TF输入数据处理框架

1.用 tf.train.match_filenames_once() 获取存储训练数据的文件列表。（数据已转为 TFRecord 格式的多个文件）

2.用 tf.train.string_input_producer() 创建输入文件队列，可以将输入文件顺序随机打乱（shuffle = True）

3.用 tf.TFRecordReader() 读取TFrecords文件中的数据。

4.用 tf.parse_single_example() 解析数据

5.对数据进行解码及预处理（使用图像处理函数）

6.用 tf.train.shuffle_batch() 将数据组合成 batch

7.将 batch 用于训练。

在这一部分中，将自己的数据转为TFrecords文件还不是很会。下面贴一个书上的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

files = tf.train.match_filenames_once("/path/to/data.tfrecords-*")  # 此函数获取一个符合正则表达式的所有文件
file_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)

reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(file_queue)
# 解析数据
features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={
    'image': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
    'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'channel': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
})
image, label = features['image'], features['label']
height, width = features['heiht'], features['width']
channel = features['channel']
image_decode = tf.decode_raw(image, tf.uint8)
image_decode.set_shape([height, width, channel])

# 假设神经网络输入层的图片大小为300
image_size = 300
distorted_image = preprocess_for_train(image_decode, image_size, image_size, None)

# 将处理过后的图像和标签数据通过tf.train.shuffle_batch 整理成神经网络训练时需要的batch
min_after_dequeue = 1000
batch_size = 100
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size
# tf.train.shuffle_batch函数的入队操作就是数据处理以及预处理的过程
image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([distorted_image, label], batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=5)

# 定义神经网络的优化结构以及优化过程
logit = inference(image_batch)
loss = cal_loss(loss, label_batch)

train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    #启动线程
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
    for i in range(TRAINING_EPOCHS):
        _, loss = sess.run([train_op, loss])

    # -------停止线程
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)