使用TFRecord存取多个数据

xiaoxiao2021-02-28  15

TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,就是TFRecord,它可以统一不同的原始数据格式,并且更加有效地管理不同的属性。

TFRecord格式

TFRecord文件中的数据都是用tf.train.Example Protocol Buffer的格式来存储的,tf.train.Example可以被定义为:

message Example{ Features features = 1 } message Features{ map<string, Feature> feature = 1 } message Feature{ oneof kind{ BytesList bytes_list = 1 FloatList float_list = 1 Int64List int64_list = 1 } }

可以看出Example是一个嵌套的数据结构,其中属性名称可以为一个字符串,其取值可以是字符串BytesList、实数列表FloatList或整数列表Int64List。

将数据转化为TFRecord格式

以下代码是将MNIST输入数据转化为TFRecord格式:

# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np # 生成整数型的属性 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) # 生成浮点型的属性 def _float_feature(value): return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[value])) #若想保存为数组,则要改成value=value即可 # 生成字符串型的属性 def _bytes_feature(value): return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value])) mnist = input_data.read_data_sets("/tensorflow_google", dtype=tf.uint8, one_hot=True) images = mnist.train.images # 训练数据所对应的正确答案,可以作为一个属性保存在TFRecord中 labels = mnist.train.labels # 训练数据的图像分辨率,这可以作为Example中的一个属性 pixels = images.shape[1] num_examples = mnist.train.num_examples # 输出TFRecord文件的地址 filename = "/tensorflow_google/mnist_output.tfrecords" # 创建一个writer来写TFRecord文件 writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename) for index in range(num_examples): # 将图像矩阵转换成一个字符串 image_raw = images[index].tostring() # 将一个样例转化为Example Protocol Buffer, 并将所有的信息写入这个数据结构 example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'pixels': _int64_feature(pixels), 'label': _int64_feature(np.argmax(labels[index])), 'image_raw': _bytes_feature(image_raw)})) # 将一个Example写入TFRecord文件 writer.write(example.SerializeToString()) writer.close()

本程序将MNIST数据集中所有的训练数据存储到了一个TFRecord文件中,若数据量较大,也可以存入多个文件。

从TFRecord文件中读取数据 以下代码可以从上面代码中的TFRecord中读取单个或多个训练数据: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf # 创建一个reader来读取TFRecord文件中的样例 reader = tf.TFRecordReader() # 创建一个队列来维护输入文件列表 filename_queue = tf.train.string_input_producer(["/Users/gaoyue/文档/Program/tensorflow_google/chapter7" "/mnist_output.tfrecords"]) # 从文件中读出一个样例,也可以使用read_up_to函数一次性读取多个样例 # _, serialized_example = reader.read(filename_queue) _, serialized_example = reader.read_up_to(filename_queue, 6) #读取6个样例 # 解析读入的一个样例,如果需要解析多个样例,可以用parse_example函数 # features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={ # 解析多个样例 features = tf.parse_example(serialized_example, features={ # TensorFlow提供两种不同的属性解析方法 # 第一种是tf.FixedLenFeature,得到的解析结果为Tensor # 第二种是tf.VarLenFeature,得到的解析结果为SparseTensor,用于处理稀疏数据 # 解析数据的格式需要与写入数据的格式一致 'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string), 'pixels': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), }) # tf.decode_raw可以将字符串解析成图像对应的像素数组 images = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8) labels = tf.cast(features['label'], tf.int32) pixels = tf.cast(features['pixels'], tf.int32) sess = tf.Session() # 启动多线程处理输入数据 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) # 每次运行可以读取TFRecord中的一个样例,当所有样例都读完之后,会重头读取 # for i in range(10): # image, label, pixel = sess.run([images, labels, pixels]) # # print(image, label, pixel) # print(label, pixel) # 读取TFRecord中的前6个样例,若加入循环,则会每次从上次输出的地方继续顺序读6个样例 image, label, pixel = sess.run([images, labels, pixels]) print(label, pixel) sess.close() >> [7 3 4 6 1 8] [784 784 784 784 784 784]

输出结果显示,从TFRecord文件中顺序读出前6个样例。

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