关于Tensorflow 的数据读取环节
Tensorflow读取数据的一般方式有下面3种:
- preloaded直接创建变量:在tensorflow定义图的过程中,创建常量或变量来存储数据
- feed:在运行程序时,通过feed_dict传入数据
- reader从文件中读取数据:在tensorflow图开始时,通过一个输入管线从文件中读取数据
Preloaded方法的简单例子
import tensorflow as tf """定义常量"""
const_var = tf.constant([1, 2, 3])
"""定义变量"""
var = tf.Variable([1, 2, 3]) with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(var))
print(sess.run(const_var))
Feed方法
可以在tensorflow运算图的过程中,将数据传递到事先定义好的placeholder中。方法是在调用session.run函数时,通过feed_dict参数传入。简单例子:
import tensorflow as tf
"""定义placeholder"""
x1 = tf.placeholder(tf.int16)
x2 = tf.placeholder(tf.int16)
result = x1 + x2
"""定义feed_dict"""
feed_dict = {
x1: [10],
x2: [20]
}
"""运行图"""
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result, feed_dict=feed_dict))
上面的两个方法在面对大量数据时,都存在性能问题。这时候就需要使用到第3种方法,文件读取,让tensorflow自己从文件中读取数据
从文件中读取数据
图引用自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630
步骤:
- 获取文件名列表list
- 创建文件名队列,调用tf.train.string_input_producer,参数包含:文件名列表,num_epochs【定义重复次数】,shuffle【定义是否打乱文件的顺序】
- 定义对应文件的阅读器>* tf.ReaderBase >* tf.TFRecordReader >* tf.TextLineReader >* tf.WholeFileReader >* tf.IdentityReader >* tf.FixedLengthRecordReader
- 解析器 >* tf.decode_csv >* tf.decode_raw >* tf.image.decode_image >* …
- 预处理,对原始数据进行处理,以适应network输入所需
- 生成batch,调用tf.train.batch() 或者 tf.train.shuffle_batch()
- prefetch【可选】使用预加载队列slim.prefetch_queue.prefetch_queue()
- 启动填充队列的线程,调用tf.train.start_queue_runners
图引用自http://www.yyliu.cn/post/89458415.html
读取文件格式举例
tensorflow支持读取的文件格式包括:CSV文件,二进制文件,TFRecords文件,图像文件,文本文件等等。具体使用时,需要根据文件的不同格式,选择对应的文件格式阅读器,再将文件名队列传为参数,传入阅读器的read方法中。方法会返回key与对应的record value。将value交给解析器进行解析,转换成网络能进行处理的tensor。
CSV文件读取:
阅读器:tf.TextLineReader
解析器:tf.decode_csv
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"])
"""阅读器"""
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
"""解析器"""
record_defaults = [[1], [1], [1], [1]]
col1, col2, col3, col4 = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
features = tf.concat([col1, col2, col3, col4], axis=0) with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(100):
example = sess.run(features)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
二进制文件读取:
阅读器:tf.FixedLengthRecordReader
解析器:tf.decode_raw
图像文件读取:
阅读器:tf.WholeFileReader
解析器:tf.image.decode_image, tf.image.decode_gif, tf.image.decode_jpeg, tf.image.decode_png
TFRecords文件读取
TFRecords文件是tensorflow的标准格式。要使用TFRecords文件读取,事先需要将数据转换成TFRecords文件,具体可察看:convert_to_records.py 在这个脚本中,先将数据填充到tf.train.Example协议内存块(protocol buffer),将协议内存块序列化为字符串,再通过tf.python_io.TFRecordWriter写入到TFRecords文件中去。
阅读器:tf.TFRecordReader
解析器:tf.parse_single_example
又或者使用slim提供的简便方法:slim.dataset.Data以及slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider方法
def get_split(record_file_name, num_sampels, size):
reader = tf.TFRecordReader keys_to_features = {
"image/encoded": tf.FixedLenFeature((), tf.string, ''),
"image/format": tf.FixedLenFeature((), tf.string, 'jpeg'),
"image/height": tf.FixedLenFeature([], tf.int64, tf.zeros([], tf.int64)),
"image/width": tf.FixedLenFeature([], tf.int64, tf.zeros([], tf.int64)),
} items_to_handlers = {
"image": slim.tfexample_decoder.Image(shape=[size, size, 3]),
"height": slim.tfexample_decoder.Tensor("image/height"),
"width": slim.tfexample_decoder.Tensor("image/width"),
} decoder = slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(
keys_to_features, items_to_handlers
)
return slim.dataset.Dataset(
data_sources=record_file_name,
reader=reader,
decoder=decoder,
items_to_descriptions={},
num_samples=num_sampels
) def get_image(num_samples, resize, record_file="image.tfrecord", shuffle=False):
provider = slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider(
get_split(record_file, num_samples, resize),
shuffle=shuffle
)
[data_image] = provider.get(["image"])
return data_image
参考资料:
tensorflow 1.0 学习:十图详解tensorflow数据读取机制
关于Tensorflow 的数据读取环节的更多相关文章
- Tensorflow学习-数据读取
Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种 Preloaded data:预加载数据 Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据,然后给后端 Reading from file: 通 ...
- 『TensorFlow』数据读取类_data.Dataset
一.资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二.背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Data ...
- tensorflow之数据读取探究(2)
tensorflow之tfrecord数据读取 Tensorflow关于TFRecord格式文件的处理.模型的训练的架构为: 1.获取文件列表.创建文件队列:http://blog.csdn.net/ ...
- tensorflow之数据读取探究(1)
Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据 ...
- 机器学习: TensorFlow 的数据读取与TFRecords 格式
最近学习tensorflow,发现其读取数据的方式看起来有些不同,所以又重新系统地看了一下文档,总得来说,tensorflow 有三种主流的数据读取方式: 1) 传送 (feeding): Pytho ...
- TensorFlow的数据读取机制
一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取的过程可以用下图来表示 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003 ...
- TensorFlow中数据读取之tfrecords
关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow ...
- 由浅入深之Tensorflow(3)----数据读取之TFRecords
转载自http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址 概述 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种 ...
- TensorFlow中数据读取—如何载入样本
考虑到要是自己去做一个项目,那么第一步是如何把数据导入到代码中,何种形式呢?是否需要做预处理?官网中给的实例mnist,数据导入都是写好的模块,那么自己的数据呢? 一.从文件中读取数据(CSV文件.二 ...
随机推荐
- latex 三个不同的图放在一行且每个图都有注释
\begin{figure}[htbp] \begin{minipage}[t]{0.3\linewidth} \centering \includegraphics[width=.2.0.eps} ...
- Ceph源码解析:CRUSH算法
1.简介 随着大规模分布式存储系统(PB级的数据和成百上千台存储设备)的出现.这些系统必须平衡的分布数据和负载(提高资源利用率),最大化系统的性能,并要处理系统的扩展和硬件失效.ceph设计了CRUS ...
- Spark学习视频整合
1.<Scala深入浅出实战经典>http://pan.baidu.com/s/1pJnAUr5 2.<Spark纯实战公益大讲坛>http://pan.baidu.com/s ...
- fiddler在ios10.3系统抓包https失败原因解决
一直是按照以往的设置抓包,设置代理ip,通过Safari下载安装证书,抓包https怎么显示证书无效呢?难道证书被apple设为黑名单了?google后发现,IOS10.3以后,安装了证书不是默认启用 ...
- DBA数据库信息查询常用SQL
常用DBA脚本1.查看表空间的名称及大小 select t.tablespace_name, round(sum(bytes/(1024*1024)),0) ts_size from dba_tabl ...
- jquery 获取父窗口的元素、父窗口、子窗口
一.获取父窗口元素: $("#父窗口元素ID",window.parent.document):对应javascript版本为window.parent.document.getE ...
- OpenCV 之 直方图处理
1 图像直方图 1.1 定义 统计各个像素值,在整幅图像中出现次数的一个分布函数. 1.2 标准化 $\quad p_r(r_k) = \frac{n_k}{MN} \qquad ...
- 1年内4次架构调整,谈Nice的服务端架构变迁之路
Nice 本身是一款照片分享社区类型的应用,在分享照片和生活态度的同时可以在照片上贴上如品牌.地点.兴趣等tag. Nice从2013.10月份上线App Store到目前每天2亿PV,服务端架构经过 ...
- Gstreamer学习
Gstreamer学习笔记----Gstreamer架构设计思想 http://blog.csdn.net/tx3344/article/details/7497434 Gstreamer到底是个啥? ...
- python __slot__
class Player(object): def __init__(self,name,age,life): self.name=name self.age=age self.life=life c ...