Tensorflow数据读取方法
转展多处都没有找到详细介绍Tensorflow读取文件的方法
引言
Tensorflow的数据读取有三种方式：
Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取
这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。
TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Python调用这些API，设计训练模型(Graph)，再将设计好的Graph给后端去执行。简而言之，Python的角色是Design，C++是Run。
Preload与Feeding Preload
import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) # 打开一个session --> 计算y with tf.Session() as sess: print sess.run(y)
在设计Graph的时候，x1和x2就被定义成了两个有值的列表，在计算y的时候直接取x1和x2的值。
Feeding
import tensorflow as tf
# 设计Graph
x1 = tf.placeholder(tf.int16)
x2 = tf.placeholder(tf.int16)
y = tf.add(x1, x2)
# 用Python产生数据
li1 = [2, 3, 4]
li2 = [4, 0, 1]
# 打开一个session --> 喂数据 --> 计算y
with tf.Session() as sess:
print sess.run(y, feed_dict={x1: li1, x2: li2})在这里x1, x2只是占位符，没有具体的值，那么运行的时候去哪取值呢？这时候就要用到sess.run()中的feed_dict参数，将Python产生的数据喂给后端，并计算y。
两种方法的区别
Preload:
将数据直接内嵌到Graph中，再把Graph传入Session中运行。当数据量比较大时，Graph的传输会遇到效率问题。
Feeding:
用占位符替代数据，待运行的时候填充数据。
Reading From File
前两种方法很方便，但是遇到大型数据的时候就会很吃力，即使是Feeding，中间环节的增加也是不小的开销，比如数据类型转换等等。最优的方案就是在Graph定义好文件读取的方法，让TF自己去从文件中读取数据，并解码成可使用的样本集。
在上图中，首先由一个单线程把文件名堆入队列，两个Reader同时从队列中取文件名并读取数据，Decoder将读出的数据解码后堆入样本队列，最后单个或批量取出样本（图中没有展示样本出列）。我们这里通过三段代码逐步实现上图的数据流，这里我们不使用随机，让结果更清晰。
文件准备
$ echo -e "Alpha1,A1nAlpha2,A2nAlpha3,A3" > A.csv $ echo -e "Bee1,B1nBee2,B2nBee3,B3" > B.csv $ echo -e "Sea1,C1nSea2,C2nSea3,C3" > C.csv $ cat A.csv Alpha1,A1 Alpha2,A2 Alpha3,A3
单个Reader，单个样本
import tensorflow as tf # 生成一个先入先出队列和一个QueueRunner filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv'] filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False) # 定义Reader reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) # 定义Decoder example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']]) # 运行Graph with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() #创建一个协调器，管理线程 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) #启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队。 for i in range(10): print example.eval() #取样本的时候，一个Reader先从文件名队列中取出文件名，读出数据，Decoder解析后进入样本队列。 coord.request_stop() coord.join(threads) # outpt Alpha1 Alpha2 Alpha3 Bee1 Bee2 Bee3 Sea1 Sea2 Sea3 Alpha1
单个Reader，多个样本
import tensorflow as tf filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv'] filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']]) # 使用tf.train.batch()会多加了一个样本队列和一个QueueRunner。Decoder解后数据会进入这个队列，再批量出队。 # 虽然这里只有一个Reader，但可以设置多线程，相应增加线程数会提高读取速度，但并不是线程越多越好。 example_batch, label_batch = tf.train.batch( [example, label], batch_size=5) with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for i in range(10): print example_batch.eval() coord.request_stop() coord.join(threads) # output # ['Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2'] # ['Bee3' 'Sea1' 'Sea2' 'Sea3' 'Alpha1'] # ['Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3'] # ['Sea1' 'Sea2' 'Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2'] # ['Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3' 'Sea1'] # ['Sea2' 'Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3'] # ['Bee1' 'Bee2' 'Bee3' 'Sea1' 'Sea2'] # ['Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1'] # ['Bee2' 'Bee3' 'Sea1' 'Sea2' 'Sea3'] # ['Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2']
多Reader，多个样本
import tensorflow as tf filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv'] filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) record_defaults = [['null'], ['null']] example_list = [tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults) for _ in range(2)] # Reader设置为2 # 使用tf.train.batch_join()，可以使用多个reader，并行读取数据。每个Reader使用一个线程。 example_batch, label_batch = tf.train.batch_join( example_list, batch_size=5) with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for i in range(10): print example_batch.eval() coord.request_stop() coord.join(threads) # output # ['Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2'] # ['Bee3' 'Sea1' 'Sea2' 'Sea3' 'Alpha1'] # ['Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3'] # ['Sea1' 'Sea2' 'Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2'] # ['Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3' 'Sea1'] # ['Sea2' 'Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3'] # ['Bee1' 'Bee2' 'Bee3' 'Sea1' 'Sea2'] # ['Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1'] # ['Bee2' 'Bee3' 'Sea1' 'Sea2' 'Sea3'] # ['Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2']
tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch函数是单个Reader读取，但是可以多线程。tf.train.batch_join与tf.train.shuffle_batch_join可设置多Reader读取，每个Reader使用一个线程。至于两种方法的效率，单Reader时，2个线程就达到了速度的极限。多Reader时，2个Reader就达到了极限。所以并不是线程越多越快，甚至更多的线程反而会使效率下降。
迭代控制
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False, num_epochs=3) # num_epoch: 设置迭代数
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [['null'], ['null']]
example_list = [tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
for _ in range(2)]
example_batch, label_batch = tf.train.batch_join(
example_list, batch_size=5)
init_local_op = tf.initialize_local_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_local_op) # 初始化本地变量
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
try:
while not coord.should_stop():
print example_batch.eval()
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Epochs Complete!')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
# output
# ['Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2']
# ['Bee3' 'Sea1' 'Sea2' 'Sea3' 'Alpha1']
# ['Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3']
# ['Sea1' 'Sea2' 'Sea3' 'Alpha1' 'Alpha2']
# ['Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3' 'Sea1']
# Epochs Complete!在迭代控制中，记得添加tf.initialize_local_variables()，官网教程没有说明，但是如果不初始化，运行就会报错。
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