Tensorflow中批量讀取資料的案列分析及TFRecord檔案的打包與讀取
單一資料讀取方式:
第一種:slice_input_producer()
# 返回值可以直接通過 Session.run([images,labels])檢視,且第一個引數必須放在列表中,如[...] [images,labels] = tf.train.slice_input_producer([images,labels],num_epochs=None,shuffle=True)
第二種:string_input_producer()
# 需要定義檔案讀取器,然後通過讀取器中的 read()方法來獲取資料(返回值型別 key,value),再通過 Session.run(value)檢視 file_queue = tf.train.string_input_producer(filename,shuffle=True) reader = tf.WholeFileReader() # 定義檔案讀取器 key,value = reader.read(file_queue) # key:檔名;value:檔案中的內容
!!!num_epochs=None,不指定迭代次數,這樣檔案佇列中元素個數也不限定(None*資料集大小)。
!!!如果它不是None,則此函式建立本地計數器 epochs,需要使用local_variables_initializer()初始化區域性變數
!!!以上兩種方法都可以生成檔名佇列。
(隨機)批量資料讀取方式:
batchsize=2 # 每次讀取的樣本數量 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
!!!以上所有讀取資料的方法,在Session.run()之前必須開啟檔案佇列執行緒 tf.train.start_queue_runners()
TFRecord檔案的打包與讀取
一、單一資料讀取方式
第一種:slice_input_producer()
def slice_input_producer(tensor_list,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,shuffle=True) # 當num_epochs=2時,此時檔案佇列中只有 2*4=8個樣本,所有在取第9個樣本時會出錯 # [images,num_epochs=2,shuffle=True) data = tf.train.slice_input_producer([images,shuffle=True) print(type(data)) # <class 'list'> with tf.Session() as sess: # sess.run(tf.local_variables_initializer()) sess.run(tf.local_variables_initializer()) coord = tf.train.Coordinator() # 執行緒的協調器 threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord) # 開始在圖表中收集佇列執行器 for i in range(10): print(sess.run(data)) coord.request_stop() coord.join(threads) """
執行結果:
[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() 中的第一個引數需要放在一個列表中,列表中的每個元素可以是 List 或 Tensor,如 [images,labels],
!!!num_epochs設定
第二種:string_input_producer()
def string_input_producer(string_tensor,name=None,cancel_op=None)
檔案讀取器
不同型別的檔案對應不同的檔案讀取器,我們稱為 reader物件;
該物件的 read 方法自動讀取檔案,並建立資料佇列,輸出key/檔名,value/檔案內容;
reader = tf.TextLineReader() ### 一行一行讀取,適用於所有文字檔案 reader = tf.TFRecordReader() ### A Reader that outputs the records from a TFRecords file reader = tf.WholeFileReader() ### 一次讀取整個檔案,適用圖片
案例2:讀取csv檔案
import tensorflow as tf filename = ['data/A.csv','data/B.csv','data/C.csv'] file_queue = tf.train.string_input_producer(filename,num_epochs=2) # 生成檔名佇列 reader = tf.WholeFileReader() # 定義檔案讀取器(一次讀取整個檔案) # reader = tf.TextLineReader() # 定義檔案讀取器(一行一行的讀) key,value = reader.read(file_queue) # key:檔名;value:檔案中的內容 print(type(file_queue)) init = [tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer()] with tf.Session() as sess: sess.run(init) coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) try: while not coord.should_stop(): for i in range(6): print(sess.run([key,value])) break except tf.errors.OutOfRangeError: print('read done') finally: coord.request_stop() coord.join(threads) """ reader = tf.WholeFileReader() # 定義檔案讀取器(一次讀取整個檔案) 執行結果: [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',3\n'] [b'data/B.csv',6\n'] [b'data/C.csv',9\n'] """ """ reader = tf.TextLineReader() # 定義檔案讀取器(一行一行的讀) 執行結果: [b'data/B.csv:1',4'] [b'data/B.csv:2',b'5.jpg,5'] [b'data/B.csv:3',b'6.jpg,6'] [b'data/C.csv:1',7'] [b'data/C.csv:2',b'8.jpg,8'] [b'data/C.csv:3',b'9.jpg,9'] """
案例3:讀取圖片(每次讀取全部圖片內容,不是一行一行)
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() # 檔案讀取器 key,value = reader.read(filename_queue) # 讀取檔案 key:檔名;value:圖片資料,bytes with tf.Session() as sess: tf.local_variables_initializer().run() coord = tf.train.Coordinator() # 執行緒的協調器 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、(隨機)批量資料讀取方式:
功能:shuffle_batch() 和 batch() 這兩個API都是從檔案佇列中批量獲取資料,使用方式類似;
案例4:slice_input_producer() 與 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) # 可以註釋掉,不影響執行結果 label = tf.cast(label,tf.int32) # 可以註釋掉,不影響執行結果 batchsize = 6 # 每次獲取元素的數量 input_queue = tf.train.slice_input_producer([images,label],shuffle=False) image_batch,label_batch = tf.train.batch(input_queue,batch_size=batchsize) # 隨機獲取 batchsize個元素,其中,capacity:佇列容量,這個引數一定要比 min_after_dequeue 大 # image_batch,label_batch = tf.train.shuffle_batch(input_queue,capacity=64,min_after_dequeue=10) with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() # 執行緒的協調器 threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord) # 開始在圖表中收集佇列執行器 for cnt in range(2): print("第{}次獲取資料,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) """
執行結果:
第1次獲取資料,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次獲取資料,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:從本地批量的讀取圖片 --- string_input_producer() 與 batch()
import tensorflow as tf import glob import cv2 as cv def read_imgs(filename,picture_format,input_image_shape,batch_size=): """ 從本地批量的讀取圖片 :param filename: 圖片路徑(包括圖片的檔名),[] :param picture_format: 圖片的格式,如 bmp,jpg,png等; string :param input_image_shape: 輸入影象的大小; (h,w,c)或[] :param batch_size: 每次從檔案佇列中載入圖片的數量; int :return: batch_size張圖片資料,Tensor """ global new_img # 建立檔案佇列 file_queue = tf.train.string_input_producer(filename,num_epochs=1,shuffle=True) # 建立檔案讀取器 reader = tf.WholeFileReader() # 讀取檔案佇列中的檔案 _,img_bytes = reader.read(file_queue) # print(img_bytes) # Tensor("ReaderReadV2_19:1",shape=(),dtype=string) # 對圖片進行解碼 if picture_format == ".bmp": new_img = tf.image.decode_bmp(img_bytes,channels=1) elif picture_format == ".jpg": new_img = tf.image.decode_jpeg(img_bytes,channels=3) else: pass # 重新設定圖片的大小 # new_img = tf.image.resize_images(new_img,input_image_shape) new_img = tf.reshape(new_img,input_image_shape) # 設定圖片的資料型別 new_img = tf.image.convert_image_dtype(new_img,tf.uint) # return new_img return tf.train.batch([new_img],batch_size) def main(): image_path = glob.glob(r'F:\demo\FaceRecognition\人臉庫\ORL\*.bmp') image_batch = read_imgs(image_path,".bmp",(112,92,1),5) print(type(image_batch)) # image_path = glob.glob(r'.\*.jpg') # image_batch = read_imgs(image_path,".jpg",(313,500,3),1) sess = tf.Session() sess.run(tf.local_variables_initializer()) tf.train.start_queue_runners(sess=sess) image_batch = sess.run(image_batch) print(type(image_batch)) # <class 'numpy.ndarray'> for i in range(image_batch.__len__()): cv.imshow("win_"+str(i),image_batch[i]) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows() def start(): image_path = glob.glob(r'F:\demo\FaceRecognition\人臉庫\ORL\*.bmp') image_batch = read_imgs(image_path,5) print(type(image_batch)) # <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> with tf.Session() as sess: sess.run(tf.local_variables_initializer()) coord = tf.train.Coordinator() # 執行緒的協調器 threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord) # 開始在圖表中收集佇列執行器 image_batch = sess.run(image_batch) print(type(image_batch)) # <class 'numpy.ndarray'> for i in range(image_batch.__len__()): cv.imshow("win_"+str(i),image_batch[i]) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows() # 若使用 with 方式開啟 Session,且沒加如下行語句,則會出錯 # ERROR:tensorflow:Exception in QueueRunner: Enqueue operation was cancelled; # 原因:檔案佇列執行緒還處於工作狀態(佇列中還有圖片資料),而載入完batch_size張圖片會話就會自動關閉,同時關閉檔案佇列執行緒 coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == "__main__": # main() start()
案列6:TFRecord檔案打包與讀取
TFRecord檔案打包案列
def write_TFRecord(filename,data,labels,is_shuffler=True): """ 將資料打包成TFRecord格式 :param filename: 打包後路徑名,預設在工程目錄下建立該檔案;String :param data: 需要打包的檔案路徑名;list :param labels: 對應檔案的標籤;list :param is_shuffler:是否隨機初始化打包後的資料,預設:True;Bool :return: None """ im_data = list(data) im_labels = list(labels) index = [i for i in range(im_data.__len__())] if is_shuffler: np.random.shuffle(index) # 建立寫入器,然後使用該物件寫入樣本example writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename) for i in range(im_data.__len__()): im_d = im_data[index[i]] # im_d:存放著第index[i]張圖片的路徑資訊 im_l = im_labels[index[i]] # im_l:存放著對應圖片的標籤資訊 # # 獲取當前的圖片資料 方式一: # data = cv2.imread(im_d) # # 建立樣本 # ex = tf.train.Example( # features=tf.train.Features( # feature={ # "image": tf.train.Feature( # bytes_list=tf.train.BytesList( # value=[data.tobytes()])),# 需要打包成bytes型別 # "label": tf.train.Feature( # int64_list=tf.train.Int64List( # value=[im_l])),# } # ) # ) # 獲取當前的圖片資料 方式二:相對於方式一,打包檔案佔用空間小了一半多 data = tf.gfile.FastGFile(im_d,"rb").read() ex = tf.train.Example( features=tf.train.Features( feature={ "image": tf.train.Feature( bytes_list=tf.train.BytesList( value=[data])),# 此時的data已經是bytes型別 "label": tf.train.Feature( int_list=tf.train.IntList( value=[im_l])),} ) ) # 寫入將序列化之後的樣本 writer.write(ex.SerializeToString()) # 關閉寫入器 writer.close()
TFReord檔案的讀取案列
import tensorflow as tf import cv2 def read_TFRecord(file_list,batch_size=): """ 讀取TFRecord檔案 :param file_list: 存放TFRecord的檔名,List :param batch_size: 每次讀取圖片的數量 :return: 解析後圖片及對應的標籤 """ file_queue = tf.train.string_input_producer(file_list,shuffle=True) reader = tf.TFRecordReader() _,ex = reader.read(file_queue) batch = tf.train.shuffle_batch([ex],batch_size,capacity=batch_size * 10,min_after_dequeue=batch_size * 5) feature = { 'image': tf.FixedLenFeature([],tf.string),'label': tf.FixedLenFeature([],tf.int64) } example = tf.parse_example(batch,features=feature) images = tf.decode_raw(example['image'],tf.uint) images = tf.reshape(images,[-1,32,3]) return images,example['label'] def main(): # filelist = ['data/train.tfrecord'] filelist = ['data/test.tfrecord'] images,labels = read_TFRecord(filelist,2) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.local_variables_initializer()) coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) try: while not coord.should_stop(): for i in range(): image_bth,_ = sess.run([images,labels]) print(_) cv2.imshow("image_0",image_bth[0]) cv2.imshow("image_1",image_bth[1]) break except tf.errors.OutOfRangeError: print('read done') finally: coord.request_stop() coord.join(threads) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main()
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