使用TFRecord存取多个数据

- 日理万妓 2022-05-31 03:57 161阅读 0赞

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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