tf.data

以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues。前者使用起来比较灵活，可以利用Python处理各种输入数据，劣势也比较明显，就是程序运行效率较低；后面一种方法的效率较高，但是使用起来较为复杂，灵活性较差。

Dataset作为新的API，比以上两种方法的速度都快，并且使用难度要远远低于使用Queues。tf.data中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:Dataset和Iterator。

Dataset(数据集) API 在 TensorFlow 1.4版本中已经从tf.contrib.data迁移到了tf.data之中，增加了对于Python的生成器的支持，官方强烈建议使用Dataset API 为 TensorFlow模型创建输入管道，原因如下：

Dataset

Dataset表示一个元素的集合，可以看作函数式编程中的 lazy list， 元素是tensor tuple。创建Dataset的方式可以分为两种，分别是：

Source

Apply transformation
Source
这里 source 指的是从tf.Tensor对象创建Dataset，常见的方法又如下几种：

tf.data.Dataset.from_tensors((features, labels))
tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
tf.data.TextLineDataset(filenames)
tf.data.TFRecordDataset(filenames)

作用分别为：

　　1.从一个tensor tuple创建一个单元素的dataset；

　　2.从一个tensor tuple创建一个包含多个元素的dataset；

　　3.读取一个文件名列表，将每个文件中的每一行作为一个元素，构成一个dataset；

　　4.读取硬盘中的TFRecord格式文件，构造dataset。

Apply transformation

第二种方法就是通过转化已有的dataset来得到新的dataset，TensorFLow tf.data.Dataset支持很多中变换，在这里介绍常见的几种：

dataset.map(lambda x: tf.decode_jpeg(x))
dataset.repeat(NUM_EPOCHS)
dataset.batch(BATCH_SIZE)

以上三种方式分别表示了：使用map对dataset中的每个元素进行处理，这里的例子是对图片数据进行解码；将dataset重复一定数目的次数用于多个epoch的训练；将原来的dataset中的元素按照某个数量叠在一起，生成mini batch。

将以上代码组合起来，我们可以得到一个常用的代码片段:

# 从一个文件名列表读取 TFRecord 构成 dataset
dataset = TFRecordDataset(["file1.tfrecord", "file2.tfrecord"])
# 处理 string，将 string 转化为 tf.Tensor 对象
dataset = dataset.map(lambda record: tf.parse_single_example(record))
# buffer 大小设置为 10000，打乱 dataset
dataset = dataset.shuffle(10000)
# dataset 将被用来训练 100 个 epoch
dataset = dataset.repeat(100)
# 设置 batch size 为 128
dataset = dataset.batch(128)

Iterator

定义好了数据集以后可以通过Iterator接口来访问数据集中的tensor tuple，iterator保持了数据在数据集中的位置，提供了访问数据集中数据的方法。

可以通过调用 dataset 的 make iterator 方法来构建 iterator。

替换了place_holder，直接在原来开始的x,y处使用.get_next()，然后在sess.run时加个while true，在try里面放sess.run，exception 放OutofRangeError:

X, y = dataset.get_next()
 
while True:
    try:
        sess.run(accuracy)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        break

API 支持以下四种 iterator，复杂程度递增：

• one-shot
• initializable
• reinitializable
• feedable

one-shot

one-shot iterator 谁最简单的一种 iterator，仅支持对整个数据集访问一遍，不需要显式的初始化。one-shot iterator 不支参数化。以下代码使用tf.data.Dataset.range生成数据集，作用与 python 中的 range 类似。

dataset = tf.data.Dataset.range(100)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()
 
for i in range(100):
  value = sess.run(next_element)
  assert i == value

initializable

Initializable iterator 要求在使用之前显式的通过调用iterator.initializer操作初始化，这使得在定义数据集时可以结合tf.placeholder传入参数，如:

max_value = tf.placeholder(tf.int64, shape=[])
dataset = tf.data.Dataset.range(max_value)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()
 
# Initialize an iterator over a dataset with 10 elements.
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={max_value: 10})
for i in range(10):
  value = sess.run(next_element)
  assert i == value
 
# Initialize the same iterator over a dataset with 100 elements.
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={max_value: 100})
for i in range(100):
  value = sess.run(next_element)
  assert i == value

reinitializable

reinitializable iterator 可以被不同的 dataset 对象初始化，比如对于训练集进行了shuffle的操作，对于验证集则没有处理，通常这种情况会使用两个具有相同结构的dataset对象，如：

# Define training and validation datasets with the same structure.
training_dataset = tf.data.Dataset.range(100).map(
    lambda x: x + tf.random_uniform([], -10, 10, tf.int64))
validation_dataset = tf.data.Dataset.range(50)
 
# A reinitializable iterator is defined by its structure. We could use the
# `output_types` and `output_shapes` properties of either `training_dataset`
# or `validation_dataset` here, because they are compatible.
iterator = tf.data.Iterator.from_structure(training_dataset.output_types,
                                   training_dataset.output_shapes)
next_element = iterator.get_next()
 
training_init_op = iterator.make_initializer(training_dataset)
validation_init_op = iterator.make_initializer(validation_dataset) # 如果后面初始化的是这个，那么就将循环这个数据集
 
# Run 20 epochs in which the training dataset is traversed, followed by the
# validation dataset.
for _ in range(20):
  # Initialize an iterator over the training dataset.
  sess.run(training_init_op)
  for _ in range(100):
    sess.run(next_element)
 
  # Initialize an iterator over the validation dataset.
  sess.run(validation_init_op) # 替换init_op，相当于替换数据集
  for _ in range(50):
    sess.run(next_element)

feedable

feedable iterator 可以通过和tf.placeholder结合在一起，同通过feed_dict机制来选择在每次调用tf.Session.run的时候选择哪种Iterator。它提供了与 reinitilizable iterator 类似的功能，并且在切换数据集的时候不需要在开始的时候初始化iterator，还是上面的例子，通过tf.data.Iterator.from_string_handle来定义一个 feedable iterator，达到切换数据集的目的:

# Define training and validation datasets with the same structure.
training_dataset = tf.data.Dataset.range(100).map(
    lambda x: x + tf.random_uniform([], -10, 10, tf.int64)).repeat()
validation_dataset = tf.data.Dataset.range(50)
 
# A feedable iterator is defined by a handle placeholder and its structure. We
# could use the `output_types` and `output_shapes` properties of either
# `training_dataset` or `validation_dataset` here, because they have
# identical structure.
handle = tf.placeholder(tf.string, shape=[])
iterator = tf.data.Iterator.from_string_handle(
    handle, training_dataset.output_types, training_dataset.output_shapes)
next_element = iterator.get_next()
# You can use feedable iterators with a variety of different kinds of iterator
# (such as one-shot and initializable iterators).
training_iterator = training_dataset.make_one_shot_iterator()
validation_iterator = validation_dataset.make_initializable_iterator()
 
# The `Iterator.string_handle()` method returns a tensor that can be evaluated
# and used to feed the `handle` placeholder.
training_handle = sess.run(training_iterator.string_handle())
validation_handle = sess.run(validation_iterator.string_handle())
 
# Loop forever, alternating between training and validation.
while True:
  # Run 200 steps using the training dataset. Note that the training dataset is
  # infinite, and we resume from where we left off in the previous `while` loop
  # iteration.
  for _ in range(200):
    sess.run(next_element, feed_dict={handle: training_handle})
 
  # Run one pass over the validation dataset.
  sess.run(validation_iterator.initializer)
  for _ in range(50):
    sess.run(next_element, feed_dict={handle: validation_handle})

使用实例：

def get_encodes(x):
    # x is `batch_size` of lines, each of which is a json object
    samples = [json.loads(l) for l in x]
    text = [s['fact'] for s in samples]
    # get a client from available clients
    bc_client = bc_clients.pop()
    features = bc_client.encode(text)
    # after use, put it back
    bc_clients.append(bc_client)
    labels = [0 for _ in text]
    return features, labels
 
data_node = (tf.data.TextLineDataset(train_fp).batch(batch_size)
             .map(lambda x: tf.py_func(get_encodes, [x], [tf.float32, tf.int64], name='bert_client'), num_parallel_calls=num_parallel_calls)
             .map(lambda x, y: {'feature': x, 'label': y})
             .make_one_shot_iterator().get_next())