tensorflow中如何加载数据

比眉伴天荒 2024-04-17 05:32 80阅读 0赞

Tensorflow作为符号编程框架，需要先构建数据流图，再读取数据，随后进行模型训练。tensorflow官网给出了以下三种方法来加载数据。  
– 预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据。  
– 填充数据：python产生数据，再把数据填充后端。  
– 从文件中读取数据：从文件中直接读取，让队列管理器从文件中读取数据。

# 一、预加载数据 #

x1 = tf.constant([[2,3,4]])
    x2 = tf.constant([4,0,1])
    y = tf.add(x1,x2)

这种方式的缺点是，将数据直接嵌在数据流图中，当训练数据较大时，很耗内存。

# 二、填充数据 #

a1 = tf.placeholder(tf.int64)
    a2 = tf.placeholder(tf.int64)
    b = tf.add(a1,a2)
    li1 = [2,3,4]
    li2 = [4,0,1]
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(b, feed_dict={a1:li1,a2:li2}))

填充的方法也有数据量大、消耗内存等缺点，并且数据类型转换等中间环节增加了不小开销。这时最好用第三种方法，在图中定义好文件读取方法，让tensorflow自己从文件中读取数据，并解码成可使用的样本集。

# 三、从文件读取数据 #

从文件读取数据分为如下两个步骤：  
(1)把样本数据写入TFRecords二进制文件  
(2)再从队列中读取  
TFRecords是一种二进制文件，能更好地利用内存，更方便地复制和移动，并且不需要单独得标记文件

## 1、生成TFRecords文件 ##

def main(unused_argv):
        with np.load("./MNIST_data/mnist.npz") as f:
            x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
            x_train = np.expand_dims(x_train,axis=-1)
            x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
            x_test = np.expand_dims (x_test, axis=-1)
        conver_to(x_train, y_train, "train")
        conver_to(x_test,  y_test,  "test")
        
    def conver_to(images, labels, name):
        num_examples = labels.shape[0]
        if images.shape[0]!=num_examples:
            raise  ValueError("Images size %d does not match label size %d." %
                              (images.shape[0], num_examples))
        filename = os.path.join("./data", name+".tfrecords")
        print("Writing: ", filename)
        writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
        for index in range(num_examples):
            image_raw = images[index].tostring()
            examples = tf.train.Example(
                ### 此处是tf.train.Features不是tf.train.Feature
                features = tf.train.Features(
                	feature={
                    	"label":_int64_feature(int(labels[index])),
                    	"image_raw":_bytes_feature(image_raw)
            }))
            writer.write(examples.SerializeToString())
        writer.close()
        
    ### 对int类型进行处理
    def _int64_feature(value):
        return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=[value]))
        
    ### 对string类型进行处理，转化成bytes类型
    def _bytes_feature(value):
        return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value=[value]))
        
    if __name__=="__main__":
        main("nihao")

## 2、从队列中读取数据 ##

一旦生成了TFRecords文件，接下来就可以使用队列读取数据了，主要分三步：  
(1)创建张量，从二进制文件中读取一个样本  
(2)创建张量，从二进制文件中随机读取一个mini-batch  
(3)把每一批张量传入网络作为输入节点

##  定义从文件中读取并解析一个样本
    def read_and_decode(filename_queue):
        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={
                "image_raw":tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                "label":tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
            })
        image = tf.decode_raw(features["image_raw"], out_type=tf.uint8)
        image.set_shape([784])
        image= tf.cast(image, tf.float32)*(1./255)-0.5
        label = tf.cast(features["label"], tf.int32)
        return image, label
        
    def inputs(train, batch_size, num_epochs):
        if not num_epochs:
            num_epochs = None
        filename = os.path.join("./data", "train.tfrecords" if train else "test.tfrecords")
        with tf.name_scope("input"):
            filename_queue = tf.train.string_input_producer(
                [filename], num_epochs=num_epochs
            )
            image, label = read_and_decode(filename_queue)
            images, sparse_labels = tf.train.shuffle_batch(
                [image, label], batch_size=batch_size, num_threads=2,
                capacity=1000+3*batch_size, min_after_dequeue=1000
            )
            return images, sparse_labels
            
    mnist_model = tf.keras.Sequential([
        ### 一定要加上[]
        tf.keras.layers.Conv2D(16,[3,3], activation='relu'),
        tf.keras.layers.Conv2D(16,[3,3], activation='relu'),
        ### 把下面一步改成“tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten()”之后，准确率增加很多
        tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])
    
    def run_training():
        with tf.Graph().as_default():
            ### 生成images与labels， 必须要放在数据流图之内，否则在logits = mnist_model(images, training=True)时，会报错，报错提示是不在同一个Graph内
            images, labels = inputs(train = True, batch_size=32,num_epochs=2)
            ### 将images进行reshape   [-1,784] ---> [-1.28,28,1]
            images = tf.reshape(images, shape=[-1,28,28,1])
            ### 定义logits
            logits = mnist_model(images, training=True)
            ### 定义损失函数
            loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels = labels, logits=logits)
            ### 定义训练op
            train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss)
            ### 定义初始化op 需在loss,train_op定义之后
            init_op  = tf.group(tf.global_variables_initializer(),
                                tf.local_variables_initializer())
            sess = tf.Session()
            ### 初始化
            sess.run(init_op)
            ### 多线程
            coord = tf.train.Coordinator()
            threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
            import time
            try:
                step = 0
                while not coord.should_stop():
                    start_time = time.time()
                    _, loss_value = sess.run([train_op, loss])
                    duration = time.time()
                    if step%100 == 0:
                        print("Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)" % (step, loss_value, duration))
                    step += 1
            except tf.errors.OutOfRangeError:
                print("Done training for %d epochs, %d steps." % (2, step))
            finally:
                coord.request_stop()
            coord.join(threads)
            sess.close()
            
    if __name__ == "__main__":
        run_training()