TensorFlow高效读取数据的方法_tensorflow tensor 调用自己写的函数

概述

最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。

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图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。
• 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。

对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁，大家自己尝试一下吧，我就不赘述了）。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue，也就是第二种方法 从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相关的描述，在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法（官网介绍的少），即使用tensorflow内定标准格式——TFRecords

太长不看，直接看源码请猛戳我的github，记得加星哦。

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TFRecords

TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件（等会儿就知道为什么了）… …总而言之，这样的文件格式好处多多，所以让我们用起来吧。

TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter 写入到TFRecords文件。

从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buf