OFRecord 数据集加载
在数据输入一文中知道了使用 DataLoader 及相关算子加载数据，往往效率更高，并且学习了如何使用 DataLoader 及相关算子。
在 OFrecord 数据格式中，学习了 OFRecord 文件的存储格式。
本文，将围绕 OneFlow 的 OFRecord 数据集的加载与制作展开，主要包括：
- OFRecord 数据集的组织形式
- 加载 OFRecord 数据集的多种方式
- OFRecord 数据集与其它数据格式的相互转化
什么是OFRecord数据集
在 OFrecord 数据格式中已经介绍过 OFRecord 文件 的存储格式，知道了什么是 OFRecord文件。
OFRecord 数据集是 OFRecord 文件的集合 。将多个 OFRecord文件，按照 OneFlow 约定的文件名格式，存放在同一个目录中，就得到了 OFRecord 数据集。
默认情况下，OFRecord 数据集目录中的文件，统一以 part-xxx 的方式命名，其中的 "xxx" 是从0开始的文件编号，有补齐和不补齐两种选择。
以下是没有采用补齐的命名风格示例：
mnist_kaggle/train/
├── part-0
├── part-1
├── part-10
├── part-11
├── part-12
├── part-13
├── part-14
├── part-15
├── part-2
├── part-3
├── part-4
├── part-5
├── part-6
├── part-7
├── part-8
└── part-9
以下是有补齐的命名风格：
mnist_kaggle/train/
├── part-00000
├── part-00001
├── part-00002
├── part-00003
├── part-00004
├── part-00005
├── part-00006
├── part-00007
├── part-00008
├── part-00009
├── part-00010
├── part-00011
├── part-00012
├── part-00013
├── part-00014
├── part-00015
OneFlow 采用此约定，与 spark 的默认存储的文件名一致，方便使用 spark 制作与转化 OFRecord 数据。
实际上，文件名前缀(part-)、文件名编号是否补齐、按多少位补齐，均可以自行指定，只需要在加载数据集(下文会介绍)时，保持相关参数一致即可。
OneFlow 提供了加载 OFRecord 数据集的接口，使得只要指定数据集目录的路径，就可以享受 OneFlow 框架所带来的多线程、数据流水线等优势。
加载OFRecord数据集的方法
使用 ofrecord_reader 加载并预处理数据集。
在数据输入一文中，已经展示了如何使用 ofrecord_reader 接口加载 OFRecord 数据，并进行数据预处理。
ofrecord_reader 的接口如下：
def ofrecord_reader(
ofrecord_dir,
batch_size=1,
data_part_num=1,
part_name_prefix="part-",
part_name_suffix_length=-1,
random_shuffle=False,
shuffle_buffer_size=1024,
shuffle_after_epoch=False,
name=None,
)
- ofrecord_dir 指定存放数据集的目录路径
- batch_size 指定每轮读取的 batch 大小
- data_part_num 指定数据集目录中一共有多少个 ofrecord 格式的文件，如果这个数字大于真实存在的文件数，会报错
- part_name_prefix 指定 ofrecord 文件的文件名前缀， OneFlow 根据前缀+序号在数据集目录中定位 ofrecord 文件
- part_name_suffix_length 指定 ofrecord 文件的序号的对齐长度，-1表示不用对齐
- random_shuffle 表示读取时是否需要随机打乱样本顺序
- shuffle_buffer_size 指定了读取样本的缓冲区大小
- shuffle_after_epoch 表示每轮读取完后是否需要重新打乱样本顺序
使用 ofrecord_reader 的好处在于， ofrecord_reader 作为一个普通算子，参与 OneFlow 构图优化，并享有 OneFlow 流水线加速。
对于与业务逻辑耦合的特定操作（如解码、解压等），还可以为 ofrecord_reader 定义预处理 op，让程序拥有很高的灵活性和扩展性。
其它格式数据与 OFRecord 数据集的相互转化
参考OFrecord数据格式中 OFRecord 文件的存储格式及本文开头介绍的 OFRecord 数据集的文件名格式约定，完全可以自己制作 OFRecord 数据集。
不过为了更加方便，提供了 Spark 的 jar 包，方便 OFRecord 与常见数据格式(如 TFRecord、json)进行相互转化。
spark 的安装与启动
首先，下载 spark 及 spark-oneflow-connector：
- 在 spark 官网下载spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
- 在这里下载 jar 包，spark 需要它来支持 ofrecord 格式
接着，解压 spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz，并配置环境变量 SPARK_HOME:
export SPARK_HOME=path/to/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
然后，通过以下命令启动 pyspark shell：
pyspark --master "local[*]"
--jars spark-oneflow-connector-assembly-0.1.0_int64.jar
--packages org.tensorflow:spark-tensorflow-connector_2.11:1.13.1
...
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_ / _ / _ `/ __/ '_/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_ version 2.4.0
/_/
Using Python version 3.6.10 (default, May 8 2020 02:54:21)
SparkSession available as 'spark'.
>>>
在启动的 pyspark shell 中，可以完成 OFRecord 数据集与其它数据格式的相互转化。
使用 spark 查看 OFRecord 数据集
使用以下命令可以查看 OFRecord 数据：
spark.read.format("ofrecord").load("file:///path/to/ofrecord_file").show()
默认显示前20条数据:
+--------------------+------+
| images|labels|
+--------------------+------+
|[0.33967614, 0.87...| 2|
|[0.266905, 0.9730...| 3|
|[0.66661334, 0.67...| 1|
|[0.91943026, 0.89...| 6|
|[0.014844197, 0.0...| 6|
|[0.5366513, 0.748...| 4|
|[0.055148937, 0.7...| 7|
|[0.7814437, 0.228...| 4|
|[0.31193638, 0.55...| 3|
|[0.20034336, 0.24...| 4|
|[0.09441255, 0.07...| 3|
|[0.5177533, 0.397...| 0|
|[0.23703437, 0.44...| 9|
|[0.9425567, 0.859...| 9|
|[0.017339867, 0.0...| 3|
|[0.827106, 0.3122...| 0|
|[0.8641392, 0.194...| 2|
|[0.95585227, 0.29...| 3|
|[0.7508129, 0.464...| 4|
|[0.035597708, 0.3...| 9|
+--------------------+------+
only showing top 20 rows
与 TFRecord 数据集的相互转化
以下命令可以将 TFRecord 转化为 OFRecrod：
reader = spark.read.format("tfrecords")
dataframe = reader.load("file:///path/to/tfrecord_file")
writer = dataframe.write.format("ofrecord")
writer.save("file:///path/to/outputdir")
以上代码中的 outputdir 目录会被自动创建，并在其中保存 ofrecord 文件。在执行命令前应保证 outputdir 目录不存在。
此外，还可以使用以下命令，在转化的同时，将数据切分为多个 ofrecord 文件：
reader = spark.read.format("tfrecords")
dataframe = reader.load("file:///path/to/tfrecord_file")
writer = dataframe.repartition(10).write.format("ofrecord")
writer.save("file://path/to/outputdir")
以上命令执行后，在 outputdir 目录下会产生10个 part-xxx 格式的ofrecord文件。
将 OFRecord 文件转为 TFRecord 文件的过程类似，交换读/写方的 format 即可：
reader = spark.read.format("ofrecord")
dataframe = reader.load("file:///path/to/ofrecord_file")
writer = dataframe.write.format("tfrecords")
writer.save("file:///path/to/outputdir")
与 JSON 格式的相互转化
以下命令可以将 JSON 格式数据转为 OFRecord 数据集:
dataframe = spark.read.json("file:///path/to/json_file")
writer = dataframe.write.format("ofrecord")
writer.save("file:///path/to/outputdir")
以下命令将 OFRecord 数据转为 JSON 文件：
reader = spark.read.format("ofrecord")
dataframe = reader.load("file:///path/to/ofrecord_file")
dataframe.write.json("file://path/to/outputdir")