TensorFlow.org教程笔记(二) DataSets 快速入门

本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程。

tf.data 模块包含一组类，可以让你轻松加载数据，操作数据并将其输入到模型中。本文通过两个简单的例子来介绍这个API

• 从内存中的numpy数组读取数据。
• 从csv文件中读取行

基本输入

对于刚开始使用tf.data，从数组中提取切片(slices)是最简单的方法。

笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn，该函数将数据传输到Estimator中：

def train_input_fn(features, labels, batch_size):
    """An input function for training"""
    # Convert the inputs to a Dataset.
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features), labels))

    # Shuffle, repeat, and batch the examples.
    dataset = dataset.shuffle(1000).repeat().batch(batch_size)

    # Build the Iterator, and return the read end of the pipeline.
    return dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

让我们进一步来看看这个过程。

参数

这个函数需要三个参数。期望“array”的参数几乎可以接受任何可以使用numpy.array转换为数组的东西。其中有一个例外是对Datasets有特殊意义的元组(tuple)。

• features ：一个包含原始特征输入的{'feature_name':array}的字典(或者pandas.DataFrame)
• labels ：一个包含每个样本标签的数组
• batch_size：指示所需批量大小的整数。

在前面的笔记中，我们使用iris_data.load_data()函数加载了鸢尾花的数据。你可以运行下面的代码来获取结果：

import iris_data

# Fetch the data.
train, test = iris_data.load_data()
features, labels = train

然后你可以将数据输入到输入函数中，类似这样：

batch_size = 100
iris_data.train_input_fn(features, labels, batch_size)

我们来看看这个train_input_fn

切片(Slices)

在最简单的情况下，tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数接收一个array并返回一个表示array切片的tf.data.Dataset。例如，mnist训练集的shape是(60000, 28, 28)。将这个array传递给from_tensor_slices将返回一个包含60000个切片的数据集对象，每个切片大小为28X28的图像。（其实这个API就是把array的第一维切开）。

这个例子的代码如下：

train, test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
mnist_x, mnist_y = train

mnist_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(mnist_x)
print(mnist_ds)

将产生下面的结果：显示数据集中项目的type和shape。注意，数据集不知道它含有多少个sample。

<TensorSliceDataset shapes: (28,28), types: tf.uint8>

上面的数据集代表了简单数组的集合，但Dataset的功能还不止如此。Dataset能够透明地处理字典或元组的任何嵌套组合。例如，确保features是一个标准的字典，你可以将数组字典转换为字典数据集。

先来回顾下features，它是一个pandas.DataFrame类型的数据：

SepalLength	SepalWidth	PetalLength	PetalWidth
0.6	0.8	0.9	1
...	...	...	...

而dict(features)是一个字典，它的形式如下：

{key:value,key:value...}  # key是string类型的列名，即SepalLength等
			# value是pandas.core.series.Series类型的变量，即数据的一个列，是一个标量

对它进行切片

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(features))
print(dataset)

结果如下：

<TensorSliceDataset

  shapes: {
    SepalLength: (), PetalWidth: (),
    PetalLength: (), SepalWidth: ()},

  types: {
      SepalLength: tf.float64, PetalWidth: tf.float64,
      PetalLength: tf.float64, SepalWidth: tf.float64}
>

这里我们看到，当数据集包含结构化元素时，数据集的形状和类型采用相同的结构。该数据集包含标量字典，所有类型为tf.float64。

train_input_fn的第一行使用了相同的函数，但它增加了一层结构-----创建了一个包含(feature, labels)对的数据集

我们继续回顾labels的结构,它其实是一个pandas.core.series.Series类型的变量，即它与dict(features)的value是同一类型。且维度一致，都是标量，长度也一致。

以下代码展示了这个dataset的形状:

# Convert the inputs to a Dataset.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features), labels))
print(dataset)

<TensorSliceDataset
    shapes: (
        {
          SepalLength: (), PetalWidth: (),
          PetalLength: (), SepalWidth: ()},
        ()),

    types: (
        {
          SepalLength: tf.float64, PetalWidth: tf.float64,
          PetalLength: tf.float64, SepalWidth: tf.float64},
        tf.int64)>

操纵

对于目前的数据集，将以固定的顺序遍历数据一次，并且每次只生成一个元素。在它可以被用来训练之前，还需做进一步处理。幸运的是，tf.data.Dataset类提供了接口以便于更好地在训练之前准备数据。输入函数的下一行利用了以下几种方法：

# Shuffle, repeat, and batch the examples.
dataset = dataset.shuffle(1000).repeat().batch(batch_size)

shuffle方法使用一个固定大小的缓冲区来随机对数据进行shuffle。设置大于数据集中sample数目的buffer_size可以确保数据完全混洗。鸢尾花数据集只包含150个数据。

repeat方法在读取到组后的数据时重启数据集。要限制epochs的数量，可以设置count参数。

batch方法累计样本并堆叠它们，从而创建批次。这个操作的结果为这批数据的形状增加了一个维度。新维度被添加为第一维度。以下代码是早期使用mnist数据集上的批处理方法。这使得28x28的图像堆叠为三维的数据批次。

print(mnist_ds.batch(100))

<BatchDataset
  shapes: (?, 28, 28),
  types: tf.uint8>

请注意，数据集具有未知的批量大小，因为最后一批的元素数量较少。

在train_input_fn中，批处理后，数据集包含一维向量元素，其中每个标量先前都是：

print(dataset)

<TensorSliceDataset
    shapes: (
        {
          SepalLength: (?,), PetalWidth: (?,),
          PetalLength: (?,), SepalWidth: (?,)},
        (?,)),

    types: (
        {
          SepalLength: tf.float64, PetalWidth: tf.float64,
          PetalLength: tf.float64, SepalWidth: tf.float64},
        tf.int64)>

返回值

每个Estimator的train、predict、evaluate方法都需要输入函数返回一个包含Tensorflow张量的(features, label)对。train_input_fn使用以下代码将数据集转换为预期的格式：

# Build the Iterator, and return the read end of the pipeline.
features_result, labels_result = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

结果是TensorFlow张量的结构，匹配数据集中的项目层。

print((features_result, labels_result))

({
    'SepalLength': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:2' shape=(?,) dtype=float64>,
    'PetalWidth': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:1' shape=(?,) dtype=float64>,
    'PetalLength': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(?,) dtype=float64>,
    'SepalWidth': <tf.Tensor 'IteratorGetNext:3' shape=(?,) dtype=float64>},
Tensor("IteratorGetNext_1:4", shape=(?,), dtype=int64))

读取CSV文件

Dataset最常见的实际用例是按流的方式从磁盘上读取文件。tf.data模块包含各种文件读取器。让我们来看看如何使用Dataset从csv文件中分析鸢尾花数据集。

以下对iris_data.maybe_download函数的调用在需要时会下载数据，并返回下载结果文件的路径名称：

import iris_data
train_path, test_path = iris_data.maybe_download()

iris_data.csv_input_fn函数包含使用Dataset解析csv文件的替代实现。

构建数据集

我们首先构建一个TextLineDataset对象，一次读取一行文件。然后，我们调用skip方法跳过文件第一行，它包含一个头部，而不是样本：

ds = tf.data.TextLineDataset(train_path).skip(1)

构建csv行解析器

最终，我们需要解析数据集中的每一行，以产生必要的(features, label)对。

我们将开始构建一个函数来解析单个行。

下面的iris_data.parse_line函数使用tf.decode_csv函数和一些简单的代码完成这个任务：

我们必须解析数据集中的每一行以生成必要的(features, label)对。以下的_parse_line函数调用tf.decode_csv将单行解析为其features和label。由于Estimator要求将特征表示为字典，因此我们依靠python的内置字典和zip函数来构建该字典。特征名是该字典的key。然后我们调用字典的pop方法从特征字典中删除标签字段。

# Metadata describing the text columns
COLUMNS = ['SepalLength', 'SepalWidth',
           'PetalLength', 'PetalWidth',
           'label']
FIELD_DEFAULTS = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0]]
def _parse_line(line):
    # Decode the line into its fields
    fields = tf.decode_csv(line, FIELD_DEFAULTS)

    # Pack the result into a dictionary
    features = dict(zip(COLUMNS, fields))

    # Separate the label from the features
    label = features.pop('label')

    return features, label

解析行

Datasets有很多方法用于在数据传输到模型时处理数据。最常用的方法是map，它将转换应用于Dataset的每个元素。

map方法使用一个map_func参数来描述Dataset中每个项目应该如何转换。

因此为了解析流出csv文件的行，我们将_parse_line函数传递给map方法：

ds = ds.map(_parse_line)
print(ds)

<MapDataset
shapes: (
    {SepalLength: (), PetalWidth: (), ...},
    ()),
types: (
    {SepalLength: tf.float32, PetalWidth: tf.float32, ...},
    tf.int32)>

现在的数据集不是简单的标量字符串，而是包含了(features, label)对。

iris_data.csv_input_fn函数其余部分与基本输入部分中涵盖的iris_data.train_input_fn相同。

试试看

该函数可以用来替代iris_data.train_input_fn。它可以用来提供一个如下的Estimator：

train_path, test_path = iris_data.maybe_download()

# All the inputs are numeric
feature_columns = [
    tf.feature_column.numeric_column(name)
    for name in iris_data.CSV_COLUMN_NAMES[:-1]]

# Build the estimator
est = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns,
                                    n_classes = 3)
# Train the estimator
batch_size = 100
est.train(
	steps=1000
	input_fn=lambda:iris_data.csv_input_fn(train_path, batch_size))

Estimator期望input_fn不带任何参数。为了解除这个限制，我们使用lambda来捕获参数并提供预期的接口。

总结

tf.data模块提供了一组用于轻松读取各种来源数据的类和函数。此外，tf.data具有简单强大的方法来应用各种标准和自定义转换。

现在你已经了解如何有效地将数据加载到Estimator中的基本想法。接下来考虑以下文档：

• 创建自定义估算器，演示如何构建自己的自定义估算器模型。
• 低层次简介，演示如何使用TensorFlow的低层API直接实验tf.data.Datasets。
• 导入详细了解数据集附加功能的数据。