数据挖掘算法和实践（十三）：使用tf.data.DataSet模块处理数据

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一、DataSet的创建：

二、DataSet的常用函数：

三、使用DataSet改写fashion_MNIST分类模型：

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类似于numpy中的ndarray数据类型和数据操作，TensorFlow提供了tf.data.DataSet模块，方便地处理数据输入、输出，支持大量的数据计算和转换，tf.data.DataSet中是一个或者多个tensor对象。

一、DataSet的创建：

直接从tensor创建tf.data.DataSet，使用tf.data.DataSet.from_tensor_slices()函数，函数参数可以是python自带数据类型list，或者numpy.ndarray：

# 可以从list，从numpy.ndarray创建 dataset
X= np.array([1.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1])
Y= np.array([[1.3,4.4],[5.5,6.71]])
dataset1=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4]) # list 创建
dataset2=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)  # numpy 创建
dataset2

dataset的类型是tensorslicedataset，可以使用循环查看每个元素都是一个tensor，也可以用numpy方法；

for i in dataset2.take(2):
    print(i)
    print(i.numpy())

二、DataSet的常用函数：

1、在建模之前可以对数据进行处理，比如：

① shuffle()函数，提供乱序操作；

② repeat()函数，提供数据重复操作；

③ batch() 函数，提供批量读取功能；

X= np.array([1.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1])
dataset2=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)  # numpy 创建
data_shuffle=dataset2.shuffle(3) # 打乱数据
data_repeat=dataset2.repeat(count=2) # 数据重复
data_batch=dataset2.batch(2) # 数据批量读取

2、数据变换，包括map函数

dataset_sq=dataset2.map(tf.square)

三、使用DataSet改写fashion_MNIST分类模型：

与之前处理方式不同在于，建模之前对数据进行了一些变换，并且增加了模型训练过程中的验证数据；

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline

(train_image,train_lable),(test_image,test_lable)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
plt.imshow(train_image[11]) # image show

ds_train_image=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_image) # 加载数据
ds_train_lable=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_lable) # 加载数据
# 打乱数据，无线重复，成批读取
da_train=tf.data.Dataset.zip((ds_train_image,ds_train_lable)).shuffle(10000).repeat().batch(64)
# 测试数据集
ds_test_image=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_image) # 加载数据
ds_test_lable=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_lable) # 加载数据
ds_test=tf.data.Dataset.zip((ds_test_image,ds_test_lable)).batch(64)


model=tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
    tf.keras.layers.Dense(128,activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10,activation="softmax")
])

model.compile(optimizer="adam",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["acc"])
train_image.shape[0]//64

history=model.fit(da_train,
                  epochs=5,
                  steps_per_epoch=train_image.shape[0]//64,
                  validation_data=ds_test,
                  validation_steps=test_image.shape[0]//64
                 )

model.evaluate(test_image,test_lable)
plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))
plt.plot(history.epoch,history.history.get('acc'))