tensorflow通过tfrecord高效读写数据

分手后的思念是犯贱 2022-01-28 10:01 313阅读 0赞

利用tensorflow提供的tfrecord数据存储格式工具，我们可以将我们已经进行过处理的数据保存起来，以便我们下次更高效地读取，略过数据处理的过程，提高效率。具体的步骤大概分为以下几步：

1.  将数据转化为`tf.train.Feature`，然后存于字典；
2.  接着，将其转化为`tf.train.example`，然后进行序列化，写入`tf.python_io.TFRecordWriter`，到这里就完成了写入的操作；
3.  读取的时候，首先通过`tf.data.TFRecordDataset`来读取它；
4.  然后，通过`tf.parse_single_example`来解析还原数据原本的结构；
5.  最后就可以结合我们上次提高的`batch`来批量获取。（关于`batch、shuffle、repeat`函数的详细介绍[TensorFlow dataset.shuffle、batch、repeat用法][TensorFlow dataset.shuffle_batch_repeat]）

# 写入TFRecordWriter #

import tensorflow as tf
    import collections
    import numpy as np
    
    inputs_1 = np.array([
            [[1,2], [3,4]],
            [[5,6], [7,8]]
            ], dtype=np.int32)  # 这里的类型int32要与解析时使用的类型保持一致
    inputs_2 = [
            [1.1, 2.2, 3.3], 
            [4.4, 5.5, 6.6]
            ]
    lables = [0, 1]
    
    def create_int_feature(values):
      f = tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=list(values)))  # 需要注意这里接受的格式是list，并且只能是一维的
      return f
    
    def create_float_feature(values):
      f = tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=list(values)))
      return f
    
    def create_bytes_feature(values):
      f = tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[values]))
      return f
    
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter('test.tfrecord')  # test.tfrecord是写入的文件路径
    
    for i1, i2, l in zip(inputs_1, inputs_2, lables):
        features = collections.OrderedDict()  # 这里是新建一个有序字典
        # 对于多维数组，只能先将其转化为byte，才能传递给Feature
        features['inputs_1'] = create_bytes_feature(i1.tostring())
        features['inputs_2'] = create_float_feature(i2)
        features['labels'] = create_int_feature([l])
        
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))
        
        writer.write(example.SerializeToString())
    writer.close()

# 读取并解析为dataset #

源数据的数据类型最好与解析时使用的类型保持一致，不然可能会出现错误。  
如inputs\_1（ndarray）时使用的类型时np.int32，那么在tf.decode\_raw进行解析时就相应地使用tf.int32。

name_to_features = { 
          "inputs_1": tf.FixedLenFeature([], tf.string),  
          "inputs_2": tf.FixedLenFeature([3], tf.float32),  # 这里的格式需要与写入的保持一致，否则可能出现解析错误
          "labels": tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
      }
    
    d = tf.data.TFRecordDataset('test.tfrecord')
    d = d.repeat() # 这里repeat不传递参数，则会无限重复
    d = d.shuffle(buffer_size=2)
    # map_and_batch其实就是map和batch结合在一起而已
    d = d.apply(tf.contrib.data.map_and_batch(
            lambda record: tf.parse_single_example(record, name_to_features),
            batch_size=1))
    
    iters = d.make_one_shot_iterator()
    batch = iters.get_next()
    
    # BytesList解析时会丢失shape信息，需要自己还原它的shape，所以一般也会将shape数据一同写入
    # 这里需要将byte解析成原本的数据结构，这里的tf.int32需要与写入时的格式保持一致
    inputs_1_batch = tf.decode_raw(batch['inputs_1'], tf.int32)  # tf.int32类型要与源数据的类型保持一致
    inputs_1_batch = tf.reshape(inputs_1_batch, [-1, 2, 2])  
    # 因为每次是batch个inputs_1，所以shape是[-1, 2, 2]，原来的shape是[2, 2]
    inputs_2_batch = batch['inputs_2']
    labels_batch = batch['labels']
    
    sess = tf.Session()
    # 这样我们就可以每次获取一个batch的数据了
    sess.run([inputs_1_batch, inputs_2_batch, labels_batch])

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[TensorFlow dataset.shuffle_batch_repeat]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/90183610
[20200430112545297.jpg]: /images/20220128/e50107b51cac4536b458077c3a31ce00.png