理解tfrecord读取数据——错误OutOfRangeError (see above for traceback)的解决

转载自：TFRecord读取数据

前言

关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：

• 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。
• 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。
• 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。

使用Tensorflow训练神经网络时，我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小，而且内存足够大，可以选择直接将所有数据读进内存，然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多，可以每次直接从硬盘中进行读取，不过这种方式的读取效率就比较低了。此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecord。 
从宏观来讲，tfrecord其实是一种数据存储形式。使用tfrecord时，实际上是先读取原生数据，然后转换成tfrecord格式，再存储在硬盘上。而使用时，再把数据从相应的tfrecord文件中解码读取出来。那么使用tfrecord和直接从硬盘读取原生数据相比到底有什么优势呢？其实，Tensorflow有和tfrecord配套的一些函数，可以加快数据的处理。实际读取tfrecord数据时，先以相应的tfrecord文件为参数，创建一个输入队列，这个队列有一定的容量（视具体硬件限制，用户可以设置不同的值），在一部分数据出队列时，tfrecord中的其他数据就可以通过预取进入队列，并且这个过程和网络的计算是独立进行的。也就是说，网络每一个iteration的训练不必等待数据队列准备好再开始，队列中的数据始终是充足的，而往队列中填充数据时，也可以使用多线程加速。

1. tfrecord格式简介

tfrecord文件中的数据是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的，下面是tf.train.Example的定义

message Example {
 Features features = 1;
};

message Features{
 map featrue = 1;
};

message Feature{
    oneof kind{
        BytesList bytes_list = 1;
        FloatList float_list = 2;
        Int64List int64_list = 3;
    }
};

上述代码可以看出，tf.train.Example 的数据结构很简单。tf.train.Example中包含了一个从属性名称到取值的字典，其中属性名称为一个字符串，属性的取值可以为字符串（BytesList ），浮点数列表（FloatList ）或整数列表（Int64List ）。例如我们可以将图片转换为字符串进行存储，图像对应的类别标号作为整数存储，而用于回归任务的ground-truth可以作为浮点数存储。通过后面的代码我们会对tfrecord的这种字典形式有更直观的认识。

2.用自己的数据生成对应tfrecord文件

例子：

# !usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
import scipy.io as sio

# 这两个函数（_bytes_feature和_int64_feature）是将我们的原生数据进行转换用的，
# 尤其是图片要转换成字符串再进行存储。这两个函数的定义来自官方的示例。

def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))


def _int64_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))


data_path = './Data/'
tfrecords_filename = data_path+'train.tfrecords'

# 创建一个TFRecordWriter实例，相当于待会写数据的入口
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(tfrecords_filename)

# img_height = 32
# img_width = 32
# sio.loadmat(test.mat)

txtfile = data_path + 'train.txt'
fr = open(txtfile)

for i in fr.readlines():
    item = i.split()
    # train.txt文件内容格式：F:\ShenKH\VSCode\TFRecord\Data\0_10.jpg 
    label = i.split('\\')[-1].split('_')[0]
    img = np.float64(misc.imread(item[0]))

    # print(label)
    # print(item[0])

    oriImage_height, oriImage_width, oriImage_depth = img.shape
    # print(img.shape)

    img_raw = img.tostring()

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'height': _int64_feature(oriImage_height),
        'width': _int64_feature(oriImage_width),
        'label': _int64_feature(int(label)),
        'image_raw': _bytes_feature(img_raw)}
    ))

    writer.write(example.SerializeToString())

writer.close()
fr.close()
print('done')

import tensorflow as tf
import os

TFRECORD_PATH = 'D:\\skin_leson_data\\Validation\\flip_valid_add-two_tfrecord\\valid_flip_addTWOoption.tfrecords'

#图片存放位置

images_dir = 'D:\\skin_leson_data\\Validation\\flip_Valid_resized_256_200'
annotations_dir = 'D:\\skin_leson_data\\Validation\\flip_valid_add-two-option-gt'

# 1.定义一个将已有的数据转换成Feature数据结构的函数（官方教程中的函数）
def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))

# def _int64_feature(value):
#     return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))

# 获取文件列表
files_img = tf.gfile.Glob(os.path.join(images_dir,'*.jpg')) # 列出images_dir下所有jpg文件路径
files_anno = tf.gfile.Glob(os.path.join(annotations_dir,'*.png')) # 列出annotations_dir下所有png文件路径
print(len(files_img))
print(len(files_anno))

# 4.定义一个TFRecord的writer
# 创建一个TFRecordWriter实例，相当于待会写数据的入口
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(TFRECORD_PATH)

# 5.逐个文件来写入TFRecoder文件
for i in range(len(files_img)):
    print(i)
    # 这里可能有些教程里会使用skimage或者opencv来读取文件，但是我试了一下opencv的方法
    # 一个400MB左右的训练集先用cv2.imread转换成numpy数组再转成string，最后写入TFRecord
    # 得到的文件有17GB，所以这里推荐使用FastGFile方法，生成的tfrecord文件会变小，
    # 唯一不好的一点就是这种方法需要在读取之后再进行一次解码。
    img = tf.gfile.FastGFile(files_img[i], 'rb').read()
    anno = tf.gfile.FastGFile(files_anno[i], 'rb').read()

    # 按照第一部分中Example Protocol Buffer的格式来定义要存储的数据格式
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'raw_image': _bytes_feature(img),
        'anno': _bytes_feature(anno)
    }))
    # 最后将example写入TFRecord文件
    writer.write(example.SerializeToString())

writer.close()

3.从tfrecord文件读取数据及测试

例子：

from scipy import misc
import tensorflow as tf
import numpy as np
import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt

tfrecord_filename = './Data/train.tfrecords'

def read_and_decode(filename_queue, random_crop=False,
                    random_clip=False, shuffle_batch=True):
    reader = tf.TFRecordReader()

    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)
    features = tf.parse_single_example(
        serialized_example, features={
            'height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
            'width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
            'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
            'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string)
        }
    )
    image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.float64)
    height = tf.cast(features['height'], tf.int32)
    # width = features['width']
    width = tf.cast(features['width'], tf.int32)
    label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
    image = tf.reshape(image, [32, 32, 3])

    if shuffle_batch:
        images, labels, widths, heights = tf.train.shuffle_batch(
            [image, label, width, height],
            batch_size=4,
            num_threads=2,
            capacity=100,
            min_after_dequeue=2)
    else:
        images, labels, widths, heights = tf.train.batch(
            [image, label, width, height],
            batch_size=4,
            num_threads=2,
            capacity=100)
    return images, labels, widths, heights

def test_run(tfrecord_filename):
    # 用tfrecord文件创建一个输入队列
    filename_queue = tf.train.string_input_producer([tfrecord_filename],
                                                    num_epochs=10)
    images, labels, widths, heights = read_and_decode(
        filename_queue, shuffle_batch=False)

    with tf.Session() as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        tf.local_variables_initializer().run()

        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

        for i in range(1):
            img, lab, wid, hei = sess.run([images, labels, widths, heights])
            print('batch' + str(i) + ':')
            print(wid)
            print(lab)
            # print('width:%d \n', wid[i])
            plt.imshow(img[i])
            plt.show()
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

test_run(tfrecord_filename)

def read_tfrecord(tfrecord_file):
    # 1. 把所有的TFRecord文件名列表写入队列中（只有一个就写一个文件名在列表中，多个就写多个）
    # queue = tf.train.string_input_producer([tfrecord_file], shuffle=True)
    queue = tf.train.string_input_producer([tfrecord_file])

    # 2. 创建一个读取器
    reader = tf.TFRecordReader()

    # 3. 将队列中的tfrecord文件读取为example格式
    _, serialized_example = reader.read(queue)

    # 4. 根据定义数据的方式对应说明读取的方式
    features = tf.parse_single_example(
        serialized_example,features={
            'raw_image': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
            'anno': tf.FixedLenFeature([], tf.string)
         }
    )
    img = features['raw_image']
    anno= features['anno']

    # 5. 对图片进行解码
    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
    anno= tf.image.decode_png(anno, channels=1)
    return img, anno

def load_skinlesion(self, sess, count, height, width):
    # Add images,annotations
    images, annotations= read_tfrecord(TRAIN_FILE)
    i = 0
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    try:
        while not coord.should_stop() and i < count:
            image, annotation = sess.run([images, annotations])
            self.add_image("skin lesions", image_id=i, path=None,
                           width=width, height=height, image=image,
                           mask=annotation)
            i += 1

    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('done!')
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(threads)

取tfrecord文件中的数据主要是应用read_and_decode()这个函数，可以看到其中有个参数是filename_queue，其实我们并不是直接从tfrecord文件进行读取，而是要先利用tfrecord文件创建一个输入队列，如本文开头所述那样。关于这点，到后面真正的测试代码我再介绍。 
在read_and_decode()中，一上来我们先定义一个reader对象，然后使用reader得到serialized_example，这是一个序列化的对象，接着使用tf.parse_single_example()函数对此对象进行初步解析。从代码中可以看到，解析时，我们要用到之前定义的那些键。对于图像这种转换成字符串的数据，要进一步使用tf.decode_raw()函数进行解析，这里要特别注意函数里的第二个参数，也就是解析后的类型。之前图片在转成字符串之前是什么类型的数据，那么这里的参数就要填成对应的类型，否则会报错。对于label、width、height这样的数据就不用再解析了，我们得到的features对象就是个字典，利用键就可以拿到对应的值，如代码所示。

在实际测试的时候 
从TFRecords文件中读取数据， 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。之后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。如下图：

解析器首先读取解析队列，返回serialized_example对象，之后调用tf.parse_single_example操作将Example协议缓冲区(protocol buffer)解析为张量。

使用tf.train函数添加QueueRunner到tensorflow中。在运行任何训练步骤之前，需要调用tf.train.start_queue_runners函数，否则tensorflow将一直挂起。

tf.train.start_queue_runners 这个函数将会启动输入管道的线程，填充样本到队列中，以便出队操作可以从队列中拿到样本。这种情况下最好配合使用一个tf.train.Coordinator，这样可以在发生错误的情况下正确地关闭这些线程。如果你对训练迭代数做了限制，那么需要使用一个训练迭代数计数器，并且需要被初始化。 
推荐的代码模板如下：

# Create the graph, etc.
init_op = tf.initialize_all_variables()

# Create a session for running operations in the Graph.
sess = tf.Session()

# Initialize the variables (like the epoch counter).
sess.run(init_op)

# Start input enqueue threads.
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

try:
    while not coord.should_stop():
        # Run training steps or whatever
        sess.run(train_op)

except tf.errors.OutOfRangeError:
    print 'Done training -- epoch limit reached'
finally:
    # When done, ask the threads to stop.
    coord.request_stop()

# Wait for threads to finish.
coord.join(threads)
sess.close()

在tf.train中要创建这些队列和执行入队操作，就要添加QueueRunner到一个使用tf.train.add_queue_runner函数的数据流图中。每个QueueRunner负责一个阶段，处理那些需要在线程中运行的入队操作的列表。一旦数据流图构造成功，tf.train.start_queue_runners函数就会要求数据流图中每个QueueRunner去开始它的线程运行入队操作。

在执行训练的时候，队列会被后台的线程填充好。如果设置了最大训练迭代数（epoch），在某些时候，样本出队的操作可能会抛出一个tf.OutOfRangeError的错误。这是因为tensorflow的队列已经到达了最大实际的最大迭代数，没有更多可用的样本了。这也是为何推荐代码模板需要用try..except ..finally结构来处理这种错误。

参考链接： 
http://blog.csdn.net/u010358677/article/details/70544241 
https://www.jianshu.com/p/78467f297ab5 
https://wxinlong.github.io/2017/05/13/tfrecords/

其他

若出现以下错误：

OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue '_2_shuffle_batch/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 100, current size 0)
     [[Node: shuffle_batch = QueueDequeueManyV2[component_types=[DT_DOUBLE, DT_INT64, DT_INT64], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](shuffle_batch/random_shuffle_queue, shuffle_batch/n)]]

检查是否是缺少以下代码引起的：

tf.local_variables_initializer().run()