前言
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回顾前面：
众所周知，要训练出一个模型，首先我们得有数据。我们第一个例子中，直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好，放在对应的目录上，要么就根据他给的url直接从网上下载)。
一般来说，我们使用TensorFlow是从TFRecord文件中读取数据的。
TFRecord 文件格式是一种面向记录的简单 二进制格式，很多 TensorFlow 应用采用此格式来训练数据
所以，这篇文章来聊聊怎么读取TFRecord文件的数据。
一、入门对数据集的数据进行读和写
首先，我们来体验一下怎么造一个TFRecord文件，怎么从TFRecord文件中读取数据，遍历(消费)这些数据。
1.1 造一个TFRecord文件
现在，我们还没有TFRecord文件，我们可以自己简单写一个：
def write_sample_to_tfrecord():
gmv_values = np.arange(10)
click_values = np.arange(10)
label_values = np.arange(10)
with tf.python_io.TFRecordWriter("/Users/zhongfucheng/data/fashin/demo.tfrecord", options=None) as writer:
for _ in range(10):
feature_internal = {
"gmv": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[gmv_values[_]])),
"click": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[click_values[_]])),
"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label_values[_]]))
}
features_extern = tf.train.Features(feature=feature_internal)
# 使用tf.train.Example将features编码数据封装成特定的PB协议格式
# example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features_extern))
example = tf.train.Example(features=features_extern)
# 将example数据系列化为字符串
example_str = example.SerializeToString()
# 将系列化为字符串的example数据写入协议缓冲区
writer.write(example_str)
if __name__ == '__main__':
write_sample_to_tfrecord()我相信大家代码应该是能够看得懂的，其实就是分了几步：
- 生成TFRecord Writer
- tf.train.Feature生成协议信息
- 使用tf.train.Example将features编码数据封装成特定的PB协议格式
- 将example数据系列化为字符串
- 将系列化为字符串的example数据写入协议缓冲区
参考资料：
ok，现在我们就有了一个TFRecord文件啦。
1.2 读取TFRecord文件
- 其实就是通过
tf.data.TFRecordDataset这个api来读取到TFRecord文件，生成处dataset对象 - 对dataset进行处理(shape处理，格式处理...等等)
- 使用迭代器对dataset进行消费(遍历)
demo代码如下：
import tensorflow as tf
def read_tensorflow_tfrecord_files():
# 定义消费缓冲区协议的parser,作为dataset.map()方法中传入的lambda:
def _parse_function(single_sample):
features = {
"gmv": tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),
"click": tf.FixedLenFeature([1], tf.int64), # ()或者[]没啥影响
"label": tf.FixedLenFeature([1], tf.int64)
}
parsed_features = tf.parse_single_example(single_sample, features=features)
# 对parsed 之后的值进行cast.
gmv = tf.cast(parsed_features["gmv"], tf.float64)
click = tf.cast(parsed_features["click"], tf.float64)
label = tf.cast(parsed_features["label"], tf.float64)
return gmv, click, label
# 开始定义dataset以及解析tfrecord格式
filenames = tf.placeholder(tf.string, shape=[None])
# 定义dataset 和 一些列trasformation method
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
parsed_dataset = dataset.map(_parse_function) # 消费缓冲区需要定义在dataset 的map 函数中
batchd_dataset = parsed_dataset.batch(3)
# 创建Iterator
sample_iter = batchd_dataset.make_initializable_iterator()
# 获取next_sample
gmv, click, label = sample_iter.get_next()
training_filenames = [
"/Users/zhongfucheng/data/fashin/demo.tfrecord"]
with tf.Session() as session:
# 初始化带参数的Iterator
session.run(sample_iter.initializer, feed_dict={filenames: training_filenames})
# 读取文件
print(session.run(gmv))
if __name__ == '__main__':
read_tensorflow_tfrecord_files()
无意外的话，我们可以输出这样的结果：
[[0.]
[1.]
[2.]]ok，现在我们已经大概知道怎么写一个TFRecord文件，以及怎么读取TFRecord文件的数据，并且消费这些数据了。
二、epoch和batchSize术语解释
我在学习TensorFlow翻阅资料时，经常看到一些机器学习的术语，由于自己没啥机器学习的基础，所以很多时候看到一些专业名词就开始懵逼了。
2.1epoch
当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个epoch。
这可能使我们跟dataset.repeat()方法联系起来，这个方法可以使当前数据集重复一遍。比如说，原有的数据集是[1,2,3,4,5]，如果我调用dataset.repeat(2)的话，那么我们的数据集就变成了[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]
- 所以会有个说法：假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch
2.2batchSize
一般来说我们的数据集都是比较大的，无法一次性将整个数据集的数据喂进神经网络中，所以我们会将数据集分成好几个部分。每次喂多少条样本进神经网络，这个叫做batchSize。
在TensorFlow也提供了方法给我们设置：dataset.batch()，在API中是这样介绍batchSize的：
representing the number of consecutive elements of this dataset to combine in a single batch
我们一般在每次训练之前，会将整个数据集的顺序打乱，提高我们模型训练的效果。这里我们用到的api是：dataset.shffle();
三、再来聊聊dataset
我从官网的介绍中截了一个dataset的方法图(部分)：
dataset的功能主要有以下三种：
创建dataset实例
- 通过文件创建(比如TFRecord)
- 通过内存创建
对数据集的数据进行变换
- 比如上面的batch()，常见的
map(),flat_map(),zip(),repeat()等等 - 文档中一般都有给出例子，跑一下一般就知道对应的意思了。
- 比如上面的batch()，常见的
- 创建迭代器，遍历数据集的数据
3.1 聊聊迭代器
迭代器可以分为四种：
- 单次。对数据集进行一次迭代，不支持参数化
可初始化迭代
- 使用前需要进行初始化，支持传入参数。面向的是同一个DataSet
可重新初始化：同一个Iterator从不同的DataSet中读取数据
- DataSet的对象具有相同的结构，可以使用
tf.data.Iterator.from_structure来进行初始化 - 问题：每次 Iterator 切换时，数据都从头开始打印了
- DataSet的对象具有相同的结构，可以使用
可馈送(也是通过对象相同的结果来创建的迭代器)
- 可让您在两个数据集之间切换的可馈送迭代器
- 通过一个string handler来实现。
- 可馈送的 Iterator 在不同的 Iterator 切换的时候，可以做到不从头开始。
简单总结：
- 1、 单次 Iterator ，它最简单，但无法重用，无法处理数据集参数化的要求。
- 2、 可以初始化的 Iterator ，它可以满足 Dataset 重复加载数据，满足了参数化要求。
- 3、可重新初始化的 Iterator，它可以对接不同的 Dataset，也就是可以从不同的 Dataset 中读取数据。
- 4、可馈送的 Iterator，它可以通过 feeding 的方式，让程序在运行时候选择正确的 Iterator,它和可重新初始化的 Iterator 不同的地方就是它的数据在不同的 Iterator 切换时，可以做到不重头开始读取数据。
string handler(可馈送的 Iterator)这种方式是最常使用的，我当时也写了一个Demo来使用了一下，代码如下：
def read_tensorflow_tfrecord_files():
# 开始定义dataset以及解析tfrecord格式.
train_filenames = tf.placeholder(tf.string, shape=[None])
vali_filenames = tf.placeholder(tf.string, shape=[None])
# 加载train_dataset batch_inputs这个方法每个人都不一样的，这个方法我就不给了。
train_dataset = batch_inputs([
train_filenames], batch_size=5, type=False,
num_epochs=2, num_preprocess_threads=3)
# 加载validation_dataset batch_inputs这个方法每个人都不一样的，这个方法我就不给了。
validation_dataset = batch_inputs([vali_filenames
], batch_size=5, type=False,
num_epochs=2, num_preprocess_threads=3)
# 创建出string_handler()的迭代器（通过相同数据结构的dataset来构建)
handle = tf.placeholder(tf.string, shape=[])
iterator = tf.data.Iterator.from_string_handle(
handle, train_dataset.output_types, train_dataset.output_shapes)
# 有了迭代器就可以调用next方法了。
itemid = iterator.get_next()
# 指定哪种具体的迭代器，有单次迭代的，有初始化的。
training_iterator = train_dataset.make_initializable_iterator()
validation_iterator = validation_dataset.make_initializable_iterator()
# 定义出placeholder的值
training_filenames = [
"/Users/zhongfucheng/tfrecord_test/data01aa"]
validation_filenames = ["/Users/zhongfucheng/tfrecord_validation/part-r-00766"]
with tf.Session() as sess:
# 初始化迭代器
training_handle = sess.run(training_iterator.string_handle())
validation_handle = sess.run(validation_iterator.string_handle())
for _ in range(2):
sess.run(training_iterator.initializer, feed_dict={train_filenames: training_filenames})
print("this is training iterator ----")
for _ in range(5):
print(sess.run(itemid, feed_dict={handle: training_handle}))
sess.run(validation_iterator.initializer,
feed_dict={vali_filenames: validation_filenames})
print("this is validation iterator ")
for _ in range(5):
print(sess.run(itemid, feed_dict={vali_filenames: validation_filenames, handle: validation_handle}))
if __name__ == '__main__':
read_tensorflow_tfrecord_files()
参考资料：
3.2 dataset参考资料
在翻阅资料时，发现写得不错的一些博客：
- https://www.jianshu.com/p/91803a119f18
- http://www.feiguyunai.com/index.php/2017/12/25/pyhtonai-ml-dataprocess-datasetapi/
最后
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