由淺入深之Tensorflow(3)----數據讀取之TFRecords


轉載自http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址

概述

關於Tensorflow讀取數據,官網給出了三種方法:

  • 供給數據(Feeding): 在TensorFlow程序運行的每一步, 讓Python代碼來供給數據。
  • 從文件讀取數據: 在TensorFlow圖的起始, 讓一個輸入管線從文件中讀取數據。
  • 預加載數據: 在TensorFlow圖中定義常量或變量來保存所有數據(僅適用於數據量比較小的情況)。

對於數據量較小而言,可能一般選擇直接將數據加載進內存,然后再分batch輸入網絡進行訓練(tip:使用這種方法時,結合yield 使用更為簡潔,大家自己嘗試一下吧,我就不贅述了)。但是,如果數據量較大,這樣的方法就不適用了,因為太耗內存,所以這時最好使用tensorflow提供的隊列queue,也就是第二種方法 從文件讀取數據。對於一些特定的讀取,比如csv文件格式,官網有相關的描述,在這兒我介紹一種比較通用,高效的讀取方法(官網介紹的少),即使用tensorflow內定標准格式——TFRecords

TFRecords

TFRecords其實是一種二進制文件,雖然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用內存,更方便復制和移動,並且不需要單獨的標簽文件(等會兒就知道為什么了)… …總而言之,這樣的文件格式好處多多,所以讓我們用起來吧。

TFRecords文件包含了tf.train.Example 協議內存塊(protocol buffer)(協議內存塊包含了字段 Features)。我們可以寫一段代碼獲取你的數據, 將數據填入到Example協議內存塊(protocol buffer),將協議內存塊序列化為一個字符串, 並且通過tf.python_io.TFRecordWriter 寫入到TFRecords文件。

從TFRecords文件中讀取數據, 可以使用tf.TFRecordReadertf.parse_single_example解析器。這個操作可以將Example協議內存塊(protocol buffer)解析為張量。

接下來,讓我們開始讀取數據之旅吧~

生成TFRecords文件

我們使用tf.train.Example來定義我們要填入的數據格式,然后使用tf.python_io.TFRecordWriter來寫入。

import os
import tensorflow as tf 
from PIL import Image

cwd = os.getcwd()

'''
此處我加載的數據目錄如下:
0 -- img1.jpg
     img2.jpg
     img3.jpg
     ...
1 -- img1.jpg
     img2.jpg
     ...
2 -- ...
...
'''
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("train.tfrecords")
for index, name in enumerate(classes):
    class_path = cwd + name + "/"
    for img_name in os.listdir(class_path):
        img_path = class_path + img_name
            img = Image.open(img_path)
            img = img.resize((224, 224))
        img_raw = img.tobytes()              #將圖片轉化為原生bytes
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
            'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
        }))
        writer.write(example.SerializeToString())  #序列化為字符串
writer.close()

 

關於Example Feature的相關定義和詳細內容,我推薦去官網查看相關API。

基本的,一個Example中包含FeaturesFeatures里包含Feature(這里沒s)的字典。最后,Feature里包含有一個 FloatList, 或者ByteList,或者Int64List

就這樣,我們把相關的信息都存到了一個文件中,所以前面才說不用單獨的label文件。而且讀取也很方便。

for serialized_example in tf.python_io.tf_record_iterator("train.tfrecords"):
    example = tf.train.Example()
    example.ParseFromString(serialized_example)

    image = example.features.feature['image'].bytes_list.value
    label = example.features.feature['label'].int64_list.value
    # 可以做一些預處理之類的
    print image, label

使用隊列讀取

一旦生成了TFRecords文件,接下來就可以使用隊列(queue)讀取數據了。

def read_and_decode(filename):
    #根據文件名生成一個隊列
    filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])

    reader = tf.TFRecordReader()
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)   #返回文件名和文件
    features = tf.parse_single_example(serialized_example,
                                       features={
                                           'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                           'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                                       })

    img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
    img = tf.reshape(img, [224, 224, 3])
    img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
    label = tf.cast(features['label'], tf.int32)

    return img, label

之后我們可以在訓練的時候這樣使用

img, label = read_and_decode("train.tfrecords")

#使用shuffle_batch可以隨機打亂輸入
img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label],
                                                batch_size=30, capacity=2000,
                                                min_after_dequeue=1000)
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    for i in range(3):
        val, l= sess.run([img_batch, label_batch])
        #我們也可以根據需要對val, l進行處理
        #l = to_categorical(l, 12) 
        print(val.shape, l)

至此,tensorflow高效從文件讀取數據差不多完結了。

恩?等等…什么叫差不多?對了,還有幾個注意事項

第一,tensorflow里的graph能夠記住狀態(state),這使得TFRecordReader能夠記住tfrecord的位置,並且始終能返回下一個。而這就要求我們在使用之前,必須初始化整個graph,這里我們使用了函數tf.initialize_all_variables()來進行初始化。

第二,tensorflow中的隊列和普通的隊列差不多,不過它里面的operationtensor都是符號型的(symbolic),在調用sess.run()時才執行。

第三, TFRecordReader會一直彈出隊列中文件的名字,直到隊列為空。


總結

  1. 生成tfrecord文件
  2. 定義record reader解析tfrecord文件
  3. 構造一個批生成器(batcher
  4. 構建其他的操作
  5. 初始化所有的操作
  6. 啟動QueueRunner


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