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详解Tensorflow数据读取有三种方式(next_batch)

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

Tensorflow数据读取有三种方式:

Preloaded data: 预加载数据
Feeding: python产生数据,再把数据喂给后端。
Reading from file: 从文件中直接读取

这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。

TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活。而Python恰好相反,所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的,并提供API给Python。Python调用这些API,设计训练模型(Graph),再将设计好的Graph给后端去执行。简而言之,Python的角色是Design,C++是Run。

一、预加载数据:

import tensorflow as tf
# 设计Graph
x1 = tf.constant([2, 3, 4])
x2 = tf.constant([4, 0, 1])
y = tf.add(x1, x2)
# 打开一个session --> 计算y
with tf.Session() as sess:
print sess.run(y)

二、python产生数据,再将数据喂给后端

import tensorflow as tf
# 设计Graph
x1 = tf.placeholder(tf.int16)
x2 = tf.placeholder(tf.int16)
y = tf.add(x1, x2)
# 用Python产生数据
li1 = [2, 3, 4]
li2 = [4, 0, 1]
# 打开一个session --> 喂数据 --> 计算y
with tf.Session() as sess:
print sess.run(y, feed_dict={x1: li1, x2: li2})
说明:在这里x1, x2只是占位符,没有具体的值,那么运行的时候去哪取值呢?这时候就要用到sess.run()中的feed_dict参数,将Python产生的数据喂给后端,并计算y。
这两种方案的缺点:

1、预加载:将数据直接内嵌到Graph中,再把Graph传入Session中运行。当数据量比较大时,Graph的传输会遇到效率问题。

2、用占位符替代数据,待运行的时候填充数据。

前两种方法很方便,但是遇到大型数据的时候就会很吃力,即使是Feeding,中间环节的增加也是不小的开销,比如数据类型转换等等。最优的方案就是在Graph定义好文件读取的方法,让TF自己去从文件中读取数据,并解码成可使用的样本集。

三、从文件中读取,简单来说就是将数据读取模块的图搭好

详解Tensorflow数据读取有三种方式(next_batch)

1、准备数据,构造三个文件,A.csv,B.csv,C.csv

$ echo -e "Alpha1,A1\nAlpha2,A2\nAlpha3,A3" > A.csv
$ echo -e "Bee1,B1\nBee2,B2\nBee3,B3" > B.csv
$ echo -e "Sea1,C1\nSea2,C2\nSea3,C3" > C.csv

2、单个Reader,单个样本

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 生成一个先入先出队列和一个QueueRunner,生成文件名队列
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
# 定义Reader
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# 定义Decoder
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']])
#example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([example,label], batch_size=1, capacity=200, min_after_dequeue=100, num_threads=2)
# 运行Graph
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() #创建一个协调器,管理线程
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) #启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队。
for i in range(10):
print example.eval(),label.eval()
coord.request_stop()
coord.join(threads)
说明:这里没有使用tf.train.shuffle_batch,会导致生成的样本和label之间对应不上,乱序了。生成结果如下:
Alpha1 A2
Alpha3 B1
Bee2 B3
Sea1 C2
Sea3 A1
Alpha2 A3
Bee1 B2
Bee3 C1
Sea2 C3
Alpha1 A2

解决方案:用tf.train.shuffle_batch,那么生成的结果就能够对应上。

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 生成一个先入先出队列和一个QueueRunner,生成文件名队列
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
# 定义Reader
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# 定义Decoder
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']])
example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([example,label], batch_size=1, capacity=200, min_after_dequeue=100, num_threads=2)
# 运行Graph
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() #创建一个协调器,管理线程
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) #启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队。
for i in range(10):
e_val,l_val = sess.run([example_batch, label_batch])
print e_val,l_val
coord.request_stop()
coord.join(threads)

3、单个Reader,多个样本,主要也是通过tf.train.shuffle_batch来实现

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']])
# 使用tf.train.batch()会多加了一个样本队列和一个QueueRunner。
#Decoder解后数据会进入这个队列,再批量出队。
# 虽然这里只有一个Reader,但可以设置多线程,相应增加线程数会提高读取速度,但并不是线程越多越好。
example_batch, label_batch = tf.train.batch(
[example, label], batch_size=5)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(10):
e_val,l_val = sess.run([example_batch,label_batch])
print e_val,l_val
coord.request_stop()
coord.join(threads)

说明:下面这种写法,提取出来的batch_size个样本,特征和label之间也是不同步的

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[['null'], ['null']])
# 使用tf.train.batch()会多加了一个样本队列和一个QueueRunner。
#Decoder解后数据会进入这个队列,再批量出队。
# 虽然这里只有一个Reader,但可以设置多线程,相应增加线程数会提高读取速度,但并不是线程越多越好。
example_batch, label_batch = tf.train.batch(
[example, label], batch_size=5)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(10):
print example_batch.eval(), label_batch.eval()
coord.request_stop()
coord.join(threads)
说明:输出结果如下:可以看出feature和label之间是不对应的
['Alpha1' 'Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2'] ['B3' 'C1' 'C2' 'C3' 'A1']
['Alpha2' 'Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3'] ['C1' 'C2' 'C3' 'A1' 'A2']
['Alpha3' 'Bee1' 'Bee2' 'Bee3' 'Sea1'] ['C2' 'C3' 'A1' 'A2' 'A3']

4、多个reader,多个样本

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [['null'], ['null']]
#定义了多种解码器,每个解码器跟一个reader相连
example_list = [tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
for _ in range(2)] # Reader设置为2
# 使用tf.train.batch_join(),可以使用多个reader,并行读取数据。每个Reader使用一个线程。
example_batch, label_batch = tf.train.batch_join(
example_list, batch_size=5)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(10):
e_val,l_val = sess.run([example_batch,label_batch])
print e_val,l_val
coord.request_stop()
coord.join(threads)
tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch函数是单个Reader读取,但是可以多线程。tf.train.batch_join与tf.train.shuffle_batch_join可设置多Reader读取,每个Reader使用一个线程。至于两种方法的效率,单Reader时,2个线程就达到了速度的极限。多Reader时,2个Reader就达到了极限。所以并不是线程越多越快,甚至更多的线程反而会使效率下降。

5、迭代控制,设置epoch参数,指定我们的样本在训练的时候只能被用多少轮

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
filenames = ['A.csv', 'B.csv', 'C.csv']
#num_epoch: 设置迭代数
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False,num_epochs=3)
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [['null'], ['null']]
#定义了多种解码器,每个解码器跟一个reader相连
example_list = [tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
for _ in range(2)] # Reader设置为2
# 使用tf.train.batch_join(),可以使用多个reader,并行读取数据。每个Reader使用一个线程。
example_batch, label_batch = tf.train.batch_join(
example_list, batch_size=1)
#初始化本地变量
init_local_op = tf.initialize_local_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_local_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
try:
while not coord.should_stop():
e_val,l_val = sess.run([example_batch,label_batch])
print e_val,l_val
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Epochs Complete!')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
在迭代控制中,记得添加tf.initialize_local_variables(),官网教程没有说明,但是如果不初始化,运行就会报错。
对于传统的机器学习而言,比方说分类问题,[x1 x2 x3]是feature。对于二分类问题,label经过one-hot编码之后就会是[0,1]或者[1,0]。一般情况下,我们会考虑将数据组织在csv文件中,一行代表一个sample。然后使用队列的方式去读取数据
详解Tensorflow数据读取有三种方式(next_batch)

说明:对于该数据,前三列代表的是feature,因为是分类问题,后两列就是经过one-hot编码之后得到的label

使用队列读取该csv文件的代码如下:

#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 生成一个先入先出队列和一个QueueRunner,生成文件名队列
filenames = ['A.csv']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
# 定义Reader
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# 定义Decoder
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]]
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(value,record_defaults=record_defaults)
features = tf.pack([col1, col2, col3])
label = tf.pack([col4,col5])
example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([features,label], batch_size=2, capacity=200, min_after_dequeue=100, num_threads=2)
# 运行Graph
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() #创建一个协调器,管理线程
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) #启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队。
for i in range(10):
e_val,l_val = sess.run([example_batch, label_batch])
print e_val,l_val
coord.request_stop()
coord.join(threads)

输出结果如下:

详解Tensorflow数据读取有三种方式(next_batch)

说明:

record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]]
代表解析的模板,每个样本有5列,在数据中是默认用‘,'隔开的,然后解析的标准是[1],也即每一列的数值都解析为整型。[1.0]就是解析为浮点,['null']解析为string类型

二、此处给出了几种不同的next_batch方法,该文章只是做出代码片段的解释,以备以后查看:

def next_batch(self, batch_size, fake_data=False):
"""Return the next `batch_size` examples from this data set."""
if fake_data:
fake_image = [1] * 784
if self.one_hot:
fake_label = [1] + [0] * 9
else:
fake_label = 0
return [fake_image for _ in xrange(batch_size)], [
fake_label for _ in xrange(batch_size)
]
start = self._index_in_epoch
self._index_in_epoch += batch_size
if self._index_in_epoch > self._num_examples: # epoch中的句子下标是否大于所有语料的个数,如果为True,开始新一轮的遍历
# Finished epoch
self._epochs_completed += 1
# Shuffle the data
perm = numpy.arange(self._num_examples) # arange函数用于创建等差数组
numpy.random.shuffle(perm) # 打乱
self._images = self._images[perm]
self._labels = self._labels[perm]
# Start next epoch
start = 0
self._index_in_epoch = batch_size
assert batch_size <= self._num_examples
end = self._index_in_epoch
return self._images[start:end], self._labels[start:end]

 该段代码摘自mnist.py文件,从代码第12行start = self._index_in_epoch开始解释,_index_in_epoch-1是上一次batch个图片中最后一张图片的下边,这次epoch第一张图片的下标是从 _index_in_epoch开始,最后一张图片的下标是_index_in_epoch+batch, 如果 _index_in_epoch 大于语料中图片的个数,表示这个epoch是不合适的,就算是完成了语料的一遍的遍历,所以应该对图片洗牌然后开始新一轮的语料组成batch开始

def ptb_iterator(raw_data, batch_size, num_steps):
"""Iterate on the raw PTB data.
This generates batch_size pointers into the raw PTB data, and allows
minibatch iteration along these pointers.
Args:
raw_data: one of the raw data outputs from ptb_raw_data.
batch_size: int, the batch size.
num_steps: int, the number of unrolls.
Yields:
Pairs of the batched data, each a matrix of shape [batch_size, num_steps].
The second element of the tuple is the same data time-shifted to the
right by one.
Raises:
ValueError: if batch_size or num_steps are too high.
"""
raw_data = np.array(raw_data, dtype=np.int32)
data_len = len(raw_data)
batch_len = data_len // batch_size #有多少个batch
data = np.zeros([batch_size, batch_len], dtype=np.int32) # batch_len 有多少个单词
for i in range(batch_size): # batch_size 有多少个batch
data[i] = raw_data[batch_len * i:batch_len * (i + 1)]
epoch_size = (batch_len - 1) // num_steps # batch_len 是指一个batch中有多少个句子
#epoch_size = ((len(data) // model.batch_size) - 1) // model.num_steps # // 表示整数除法
if epoch_size == 0:
raise ValueError("epoch_size == 0, decrease batch_size or num_steps")
for i in range(epoch_size):
x = data[:, i*num_steps:(i+1)*num_steps]
y = data[:, i*num_steps+1:(i+1)*num_steps+1]
yield (x, y)

第三种方式:

def next(self, batch_size):
""" Return a batch of data. When dataset end is reached, start over.
"""
if self.batch_id == len(self.data):
self.batch_id = 0
batch_data = (self.data[self.batch_id:min(self.batch_id + batch_size, len(self.data))])
batch_labels = (self.labels[self.batch_id:min(self.batch_id + batch_size, len(self.data))])
batch_seqlen = (self.seqlen[self.batch_id:min(self.batch_id + batch_size, len(self.data))])
self.batch_id = min(self.batch_id + batch_size, len(self.data))
return batch_data, batch_labels, batch_seqlen

第四种方式:

def batch_iter(sourceData, batch_size, num_epochs, shuffle=True):
data = np.array(sourceData) # 将sourceData转换为array存储
data_size = len(sourceData)
num_batches_per_epoch = int(len(sourceData) / batch_size) + 1
for epoch in range(num_epochs):
# Shuffle the data at each epoch
if shuffle:
shuffle_indices = np.random.permutation(np.arange(data_size))
shuffled_data = sourceData[shuffle_indices]
else:
shuffled_data = sourceData
for batch_num in range(num_batches_per_epoch):
start_index = batch_num * batch_size
end_index = min((batch_num + 1) * batch_size, data_size)
yield shuffled_data[start_index:end_index]
迭代器的用法,具体学习Python迭代器的用法
另外需要注意的是,前三种方式只是所有语料遍历一次,而最后一种方法是,所有语料遍历了num_epochs次

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。


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