[Tensorflow] 第四课 训练数据读取的几种方法_dataread.build_dataset_firstread

使用Tensorflow搭建卷积网络用于各种训练时，需要处理训练的图像和标签， 批量的输送给训练的网络。 Tensorflow训练数据的读取方法按我的理解可以分两类。
第一类，使用queue队列。第二类，使用tf.data.Dataset 对象。 第一类方法是传统的数据读取方法，使用简单，只需要两三行代码就可以实现，但缺点是数据需要完整的载入队列，对内存的消耗较大。因此，在使用一些比较小的数据集时，比如CIFAR-10，可以采用这种方法。第二类方法则是tensorflow 2.0 官方推荐的方法，更具灵活性。

第一类，使用queue（队列）

通过将训练数据放入一个队列里，使用tensorflow的队列方法来为训练提供数据。
可以使用tf.train.slice_input_producer和tf.train.batch配合来获得训练数据。具体方法，参考我的第一篇 Tensorflow系列文章 [Tensorflow]第一课 创建一个数据队列

这里再载介绍一个更最简单的方法，使用tf.train的string_input_producer 方法和 tf.WholeFileReader对象配合来读取训练图像。

1. tf.train.string_input_producer方法介绍

 tf.train.string_input_producer(
    string_tensor,
    num_epochs=None,
    shuffle=True,
    seed=None,
    capacity=32,
    shared_name=None,
    name=None,
    cancel_op=None
)
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作用： 输出字符串到一个输入管道队列。
参数

• string_tensor： 字符串列表
• num_epochs：（可选）整数类型。读取字符串列表中每个字符串被放入队列的次数。如果不指定，则队列会循环使用字符串列表。
• shuffle： （可选）布尔类型。True则乱顺序输出，False则按顺序输出。
• seed：（可选）整数类型，如果shuffle 为True，则使用种子。
• capacity：（可选）整数类型，设置队列容量。
• shared_name：（可选）按照官方文档的说法，如果选择设置的话，这个队列可以被共享于多个session。在和这个queue同一设备上的session都可以通过这个共享名字来访问队列。官方文档中说，在分布式设置的程序里使用这个共享名字，意味着每个名字仅可以被一个session可见。
• name：（可选）此操作的名称。
• cancel_op：（可选）取消队列的操作。

输出：
一个字符串输出队列。 一个QueueRunner队列会被添加到当前的运算图的队列里。
范例：

__init__(name=None)
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2. tf.WholeFileReader对象介绍

Class WholeFileReader
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**对象介绍：**一个Reader对象，用于读取整个文件的内容作为value返回。

__init__(name=None)
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作用： 创建一个WholeFileReader对象。
范例：

Reader = tf.WholeFileReader()
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方法

tf.WholeFileReader.read(
	queue,
    name=None
)
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作用： 返回读取的下一文件。
参数：

• queue： 一个队列，或一个指向一个字符串队列的Tensor实例。
• name：（可选）此操作的名称。
  返回值：
  一个元组包括2个Tensors对象 （key,value）
  key： Tensor对象，指向queue里的值。
  value： Tensor对象，指向读取文件内容

3. 使用方法

第一步，首先创建一个文件名的字符串列表。

filename = ['image1.png', 'image2.png','image3.png','image4.png','image5.png']
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第二步，调用tf.train.string_input_producer字符串列表放入队列中，获取队列的Tensor实例。

filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, 
				shuffle=False, 
				num_epochs=1)
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第三步，创建一个WholeFileReader对象，并且调用他的read方法，输入参数即之前获得的文件名队列，获得key和value两个Tensor实例。

reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
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第四步，启动一个tf.Session, 并调用*tf.local_variables_initializer().run()*初始化变量。
要启动队列，首先要调用 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess) 来初始化队列。
然后，就可以使用sess.run()方法来获得队列里的数据额

with tf.Session() as sess:
    tf.local_variables_initializer().run()
    # 使用start_queue_runners之后，才会开始填充队列
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    try: 
        while True:
            imagefile, image_data = sess.run([key,value])
            print(imagefile)
    except: 
        print('End of files')
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代码实例

filename = ['image1.png', 'image2.png','image3.png','image4.png','image5.png']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=1)
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)

with tf.Session() as sess:
    tf.local_variables_initializer().run()
    # 使用start_queue_runners之后，才会开始填充队列
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    try: 
        i = 0
        while True:
            image_data = sess.run(value)
            i += 1
            (i)
    except: 
        print('End of files')
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第二类，使用tf.data.Dataset对象

这种数据提供法是Tensorflow 2.0 推荐的，更具灵活性。
此处, 我们有5个训练数据，5张图片和5个标签。
这5张图片存储在磁盘上，文件名则在imagelist里。标签则存在labels列表里。
第一步，我们要用到tf.data.Dataset对象，使用方法tf.data.Dataset.from_tensor_slices 来创建对象。此时，数据队列是一个图像文件名和一个标签。

labels = [0,1,2,3,4,5]
imagelist = ['0001.png','0204.png','0205.png','0206.png','0207.png', '0208.png']
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((imagelist, labels))
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第二步，我们此处真正用于训练的是图像数据，而不是文件名，因此此处定义一个方法，通过文件名获得图像数据， 并且和标签配对。该方法的输入参数是一个文件名，和对应的标签值。此处需要注意的是，读取文件，图像解码和处理的方法都必须是tensorflow的方法，此处仅仅是定义tensorflow运算/操作，需要启动tf.Session的run方法，才会真正执行定义的操作。

def get_one_data(filename, label):
    image = tf.read_file(filename)
    image  = tf.image.decode_png(image)
    image  = tf.image.resize_images(image , [448, 448])    
    return image , label
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第三步，我们使用Dataset对象的map方法映射之前定义的get_one_data方法。此处，get_one_data方法就像一个回调函数一样被调用。

dataset = dataset.map(get_one_data)
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第四步，通过调用make_one_shot_iterator对象来获得一个iterator（迭代）对象，这个iterator对象每次返回一条记录。再调用iterator的*get_next()*来获得下一个元素。

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
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第五步，开启一个tf.Session() as sess: 来启动tensorflow运算。sess.run的返回值是get_one_data的返回值，一个元组，第一个元素是图像数据，第二个元素是标签数据。

with tf.Session() as sess:
    try:
        while True:
            data_value = sess.run(one_element)
            print("Image Data")
            print(data_value[0])
            print("Label Data")
            print(data_value[1])
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("end!")
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代码实例

def get_one_data(filename, label):
    image = tf.read_file(filename)
    image  = tf.image.decode_png(image)
    print(image)
    image  = tf.image.resize_images(image , [448, 448])    
    return image , label
    
labels = [0,1,2,3,4,5]
imagelist = ['0001.png','0204.png','0205.png','0206.png','0207.png', '0208.png']
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((imagelist, labels))
dataset = dataset.map(get_one_data)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
    try:
        i = 0
        while True:
            data_value = sess.run(one_element)
            print(data_value[0])
            print(data_value[1])
            i += 1
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("end!")
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