Tensorflow 中（批量）读取数据的案列分析及TFRecord文件的打包与读取

内容概要：

单一数据读取方式：

　　第一种：slice_input_producer()

# 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看，且第一个参数必须放在列表中，如[...]

[images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True)

　　第二种：string_input_producer()

# 需要定义文件读取器，然后通过读取器中的 read()方法来获取数据（返回值类型 key,value），再通过 Session.run(value)查看

file_queue = tf.train.string_input_producer(filename, num_epochs=None, shuffle=True)

reader = tf.WholeFileReader()           # 定义文件读取器

key, value = reader.read(file_queue)    # key：文件名；value：文件中的内容

　　！！！num_epochs=None，不指定迭代次数，这样文件队列中元素个数也不限定（None*数据集大小）。

　　！！！如果它不是None，则此函数创建本地计数器 epochs，需要使用local_variables_initializer()初始化局部变量

　　！！！以上两种方法都可以生成文件名队列。

（随机）批量数据读取方式：

batchsize=2　　# 每次读取的样本数量

tf.train.batch(tensors, batch_size=batchsize)

tf.train.shuffle_batch(tensors, batch_size=batchsize, capacity=batchsize*10, min_after_dequeue=batchsize*5) # capacity > min_after_dequeue

　　！！！以上所有读取数据的方法，在Session.run()之前必须开启文件队列线程 tf.train.start_queue_runners()

 TFRecord文件的打包与读取

 

 一、单一数据读取方式

第一种：slice_input_producer()

def slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None, capacity=32, shared_name=None, name=None)

案例1：

import tensorflow as tf

images = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg', 'image4.jpg']
labels = [1, 2, 3, 4]

# [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True)

# 当num_epochs=2时，此时文件队列中只有 2*4=8个样本，所有在取第9个样本时会出错
# [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=2, shuffle=True)

data = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True)
print(type(data))   # 

with tf.Session() as sess:
    # sess.run(tf.local_variables_initializer())
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    coord = tf.train.Coordinator()  # 线程的协调器
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)  # 开始在图表中收集队列运行器

    for i in range(10):
        print(sess.run(data))

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

"""
运行结果：
[b'image2.jpg', 2]
[b'image1.jpg', 1]
[b'image3.jpg', 3]
[b'image4.jpg', 4]
[b'image2.jpg', 2]
[b'image1.jpg', 1]
[b'image3.jpg', 3]
[b'image4.jpg', 4]
[b'image2.jpg', 2]
[b'image3.jpg', 3]
"""

　　！！！slice_input_producer() 中的第一个参数需要放在一个列表中，列表中的每个元素可以是 List 或 Tensor，如 [images，labels]，

　　！！！num_epochs设置

 

 第二种：string_input_producer()

def string_input_producer(string_tensor, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None, capacity=32, shared_name=None, name=None, cancel_op=None)

文件读取器

　　不同类型的文件对应不同的文件读取器，我们称为 reader对象；

　　该对象的 read 方法自动读取文件，并创建数据队列，输出key/文件名，value/文件内容；

reader = tf.TextLineReader()      ### 一行一行读取，适用于所有文本文件

reader = tf.TFRecordReader()      ### A Reader that outputs the records from a TFRecords file

reader = tf.WholeFileReader()     ### 一次读取整个文件，适用图片

 案例2：读取csv文

iimport tensorflow as tf

filename = ['data/A.csv', 'data/B.csv', 'data/C.csv']

file_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=True, num_epochs=2)   # 生成文件名队列
reader = tf.WholeFileReader(www.2275922.com)           # 定义文件读取器（一次读取整个文件）
# reader = tf.TextLineReader(www.gywhg.net)            # 定义文件读取器(一行一行的读)
key, value = reader.read(file_queue)    # key：文件名；value：文件中的内容
print(type(file_queue))

init = [tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()]
with tf.Session(www.iceason.net) as sess:
    sess.run(init)
    coord = tf.train.Coordinator()www.tengyao3zc.cn
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    try:
        while not coord.should_stop(www.yixingylzc.cn):
            for i in range(6):
                print(sess.run([key, value]))
            break
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('read done')
    finally:
        coord.request_stop(www.jintianxuesha.com)
    coord.join(threads)

"""
reader = tf.WholeFileReader(www.huiyinpp3zc.cn)           # 定义文件读取器（一次读取整个文件）
运行结果：
[b'data/C.csv', b'7.jpg,7\n8.jpg,8\n9.jpg,9\n']
[b'data/B.csv', b'4.jpg,4\n5.jpg,5\n6.jpg,6\n']
[b'data/A.csv', b'1.jpg,1\n2.jpg,2\n3.jpg,3\n']
[b'data/A.csv', b'1.jpg,1\n2.jpg,2\n3.jpg,3\n']
[b'data/B.csv', b'4.jpg,4\n5.jpg,5\n6.jpg,6\n']
[b'data/C.csv', b'7.jpg,7\n8.jpg,8\n9.jpg,9\n']
"""
"""
reader = tf.TextLineReader(www.jinfylzc.cn)           # 定义文件读取器(一行一行的读)
运行结果：
[b'data/B.csv:1', b'4.jpg,4']
[b'data/B.csv:2', b'5.jpg,5']
[b'data/B.csv:3', b'6.jpg,6']
[b'data/C.csv:1', b'7.jpg,7']
[b'data/C.csv:2', b'8.jpg,8']
[b'data/C.csv:3', b'9.jpg,9']

import tensorflow as tf

filename = ['1.jpg', '2.jpg']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=1)
reader = tf.WholeFileReader()              # 文件读取器
key, value = reader.read(filename_queue)   # 读取文件 key:文件名；value：图片数据，bytes

with tf.Session() as sess:
    tf.local_variables_initializer().run()
    coord = tf.train.Coordinator()      # 线程的协调器
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)

    for i in range(filename.__len__()):
        image_data = sess.run(value)
        with open('img_%d.jpg' % i, 'wb') as f:
            f.write(image_data)
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

 二、（随机）批量数据读取方式：

　　功能：shuffle_batch() 和 batch() 这两个API都是从文件队列中批量获取数据，使用方式类似；

案例4：slice_input_producer() 与 batch()

import tensorflow as tf
import numpy as np

images = np.arange(20).reshape([10, 2])
label = np.asarray(range(0, 10))
images = tf.cast(images, tf.float32)　　# 可以注释掉，不影响运行结果
label = tf.cast(label, tf.int32)　　　　 # 可以注释掉，不影响运行结果

batchsize = 6   # 每次获取元素的数量
input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, label], num_epochs=None, shuffle=False)
image_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batchsize)

# 随机获取 batchsize个元素，其中，capacity：队列容量，这个参数一定要比 min_after_dequeue 大
# image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(input_queue, batch_size=batchsize, capacity=64, min_after_dequeue=10)

with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()      # 线程的协调器
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)     # 开始在图表中收集队列运行器
    for cnt in range(2):
        print("第{}次获取数据,每次batch={}...".format(cnt+1, batchsize))
        image_batch_v, label_batch_v = sess.run([image_batch, label_batch])
        print(image_batch_v, label_batch_v, label_batch_v.__len__())

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

"""
运行结果：
第1次获取数据,每次batch=6...
[[ 0.  1.]
 [ 2.  3.]
 [ 4.  5.]
 [ 6.  7.]
 [ 8.  9.]
 [10. 11.]] [0 1 2 3 4 5] 6
第2次获取数据,每次batch=6...
[[12. 13.]
 [14. 15.]
 [16. 17.]
 [18. 19.]
 [ 0.  1.]
 [ 2.  3.]] [6 7 8 9 0 1] 6
"""

 案例5：从本地批量的读取图片 --- string_input_producer() 与 batch()

 从本地批量的读取图片案例

 

案列6：TFRecord文件打包与读取

 TFRecord文件打包案列

 

 TFReord文件的读取案列