PaddlePaddle之数据预处理_paddleocr 把结果缓存到了内存

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PaddlePaddle的基本数据格式

根据官网的资料，总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式，包括四种数据类型和三种序列格式：

四种数据类型：

• dense_vector：稠密的浮点数向量。
• sparse_binary_vector：稀疏的二值向量，即大部分值为0，但有值的地方必须为1。
• sparse_float_vector：稀疏的向量，即大部分值为0，但有值的部分可以是任何浮点数。
• integer：整型格式

api如下：

• paddle.v2.data_type.dense_vector(dim, seq_type=0)

  • dim(int) 向量维度
  • seq_type(int)输入的序列格式
  • 说明：稠密向量，输入特征是一个稠密的浮点向量。举个例子，手写数字识别里的输入图片是28*28的像素，Paddle的神经网络的输入应该是一个784维的稠密向量。
  • 参数：
  • 返回类型：InputType

• paddle.v2.data_type.sparse_binary_vector(dim, seq_type=0)

  • 说明：稀疏的二值向量。输入特征是一个稀疏向量，这个向量的每个元素要么是0,要么是1
  • 参数：同上
  • 返回类型：同上

• paddle.v2.data_type.sparse_vector(dim, seq_type=0)

  • 说明：稀疏向量，向量里大多数元素是0，其他的值可以是任意的浮点值
  • 参数：同上
  • 返回类型：同上

• paddle.v2.data_type.integer_value(value_range, seq_type=0)

  • seq_type(int)：输入的序列格式
  • value_range(int)：每个元素的范围
  • 说明：整型格式
  • 参数：
  • 返回类型：InputType

不同的数据类型和序列模式返回的格式不同，如下表：

其中f表示浮点数，i表示整数

注意：对sparse_binary_vector和sparse_float_vector，PaddlePaddle存的是有值位置的索引。例如，

• 对一个5维非序列的稀疏01向量 [0, 1, 1, 0, 0] ，类型是sparse_binary_vector，返回的是 [1, 2] 。(因为只有第1位和第2位有值)

• 对一个5维非序列的稀疏浮点向量 [0, 0.5, 0.7, 0, 0] ，类型是sparse_float_vector，返回的是 [(1, 0.5), (2, 0.7)] 。（因为只有第一位和第二位有值，分别是0.5和0.7）

PaddlePaddle的数据读取方式

我们了解了上文的四种基本数据格式和三种序列模式后，在处理自己的数据时可以根据需求选择，但是处理完数据后如何把数据放到模型里去训练呢？我们知道，基本的方法一般有两种：

• 一次性加载到内存：模型训练时直接从内存中取数据，不需要大量的IO消耗，速度快，适合少量数据。

• 加载到磁盘/HDFS/共享存储等：这样不用占用内存空间，在处理大量数据时一般采取这种方式，但是缺点是每次数据加载进来也是一次IO的开销，非常影响速度。

　　

在PaddlePaddle中我们可以有三种模式来读取数据：分别是reader、reader creator和reader decorator,这三者有什么区别呢？

• reader：从本地、网络、分布式文件系统HDFS等读取数据，也可随机生成数据，并返回一个或多个数据项。

• reader creator：一个返回reader的函数。

• reader decorator：装饰器，可组合一个或多个reader。

reader

我们先以reader为例，为房价数据（斯坦福吴恩达的公开课第一课举例的数据）创建一个reader：

1. 创建一个reader，实质上是一个迭代器，每次返回一条数据（此处以房价数据为例）

reader = paddle.dataset.uci_housing.train()

2. 创建一个shuffle_reader，把上一步的reader放进去，配置buf_size就可以读取buf_size大小的数据自动做shuffle，让数据打乱，随机化

shuffle_reader = paddle.reader.shuffle(reader,buf_size= 100)

3. 创建一个batch_reader，把上一步混洗好的shuffle_reader放进去，给定batch_size，即可创建。

batch_reader = paddle.batch(shuffle_reader,batch_size = 2)

这三种方式也可以组合起来放一块：

reader = paddle.batch(
    paddle.reader.shuffle(
        uci_housing.train(),
    buf_size = 100),
    batch_size=2)    
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可以以一个直观的图来表示：

reader creator

如果想要生成一个简单的随机数据，以reader creator为例：

def reader_creator():    def reader():        while True:            yield numpy.random.uniform(-1,1,size=784)    return reader
 　　源码见creator.py, 支持四种格式：np_array，text_file，RecordIO和cloud_reader
__all__ = ['np_array', 'text_file', "cloud_reader"]
def np_array(x):
    """
    Creates a reader that yields elements of x, if it is a
    numpy vector. Or rows of x, if it is a numpy matrix.
    Or any sub-hyperplane indexed by the highest dimension.
    :param x: the numpy array to create reader from.
    :returns: data reader created from x.
    """
    def reader():
        if x.ndim < 1:
            yield x

        for e in x:
            yield e
    return reader
def text_file(path):
    """
    Creates a data reader that outputs text line by line from given text file.
    Trailing new line ('\\\\n') of each line will be removed.
    :path: path of the text file.
    :returns: data reader of text file
    """

    def reader():
        f = open(path, "r")
        for l in f:
            yield l.rstrip('\n')
        f.close()
    return reader
def recordio(paths, buf_size=100):
    """
    Creates a data reader from given RecordIO file paths separated by ",",
        glob pattern is supported.
    :path: path of recordio files, can be a string or a string list.
    :returns: data reader of recordio files.
    """

    import recordio as rec
    import paddle.v2.reader.decorator as dec
    import cPickle as pickle

    def reader():
        if isinstance(paths, basestring):
            path = paths
        else:
            path = ",".join(paths)
        f = rec.reader(path)
        while True:
            r = f.read()
            if r is None:
                break
            yield pickle.loads(r)
        f.close()
    return dec.buffered(reader, buf_size)
pass_num = 0
def cloud_reader(paths, etcd_endpoints, timeout_sec=5, buf_size=64):
    """
    Create a data reader that yield a record one by one from
        the paths:
    :paths: path of recordio files, can be a string or a string list.
    :etcd_endpoints: the endpoints for etcd cluster
    :returns: data reader of recordio files.
    ..  code-block:: python
        from paddle.v2.reader.creator import cloud_reader
        etcd_endpoints = "http://127.0.0.1:2379"
        trainer.train.(
            reader=cloud_reader(["/work/dataset/uci_housing/uci_housing*"], etcd_endpoints),
        )
    """
    import os
    import cPickle as pickle
    import paddle.v2.master as master
    c = master.client(etcd_endpoints, timeout_sec, buf_size)

    if isinstance(paths, basestring):
        path = [paths]
    else:
        path = paths
    c.set_dataset(path)

    def reader():
        global pass_num
        c.paddle_start_get_records(pass_num)
        pass_num += 1

        while True:
            r, e = c.next_record()
            if not r:
                if e != -2:
                    print "get record error: ", e
                break
            yield pickle.loads(r)

    return reader
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reader decorator

如果想要读取同时读取两部分的数据，那么可以定义两个reader，合并后对其进行shuffle。如我想读取所有用户对比车系的数据和浏览车系的数据，可以定义两个reader，分别为contrast()和view()，然后通过预定义的reader decorator缓存并组合这些数据，在对合并后的数据进行乱序操作。源码见decorator.py

data = paddle.reader.shuffle(
        paddle.reader.compose(
            paddle.reader(contradt(contrast_path),buf_size = 100),
            paddle.reader(view(view_path),buf_size = 200),            500)
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这样有一个很大的好处，就是组合特征来训练变得更容易了！传统的跑模型的方法是，确定label和feature，尽可能多的找合适的feature扔到模型里去训练，这样我们就需要做一张大表，训练完后我们可以分析某些特征的重要性然后重新增加或减少一些feature来进行训练，这样我们有需要对原来的label-feature表进行修改，如果数据量小没啥影响，就是麻烦点，但是数据量大的话需要每一次增加feature，和主键、label来join的操作都会很耗时，如果采取这种方式的话，我们可以对某些同一类的特征做成一张表，数据存放的地址存为一个变量名，每次跑模型的时候想选取几类特征，就创建几个reader，用reader decorator 组合起来，最后再shuffle灌倒模型里去训练。这！样！是！不！是！很！方！便！

如果没理解，我举一个实例，假设我们要预测用户是否会买车，label是买车 or 不买车，feature有浏览车系、对比车系、关注车系的功能偏好等等20个，传统的思维是做成这样一张表：

如果想要减少feature_2,看看feature_2对模型的准确率影响是否很大，那么我们需要在这张表里去掉这一列，想要增加一个feature的话，也需要在feature里增加一列，如果用reador decorator的话，我们可以这样做数据集：

把相同类型的feature放在一起，不用频繁的join减少时间，一共做四个表，创建4个reador：

data = paddle.reader.shuffle(
            paddle.reader.compose(
                paddle.reader(table1(table1_path),buf_size = 100),
                paddle.reader(table2(table2_path),buf_size = 100),
                paddle.reader(table3(table3_path),buf_size = 100),
                paddle.reader(table4(table4_path),buf_size = 100),
            500)
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如果新发现了一个特征，想尝试这个特征对模型提高准确率有没有用，可以再单独把这个特征数据提取出来，再增加一个reader，用reader decorator组合起来，shuffle后放入模型里跑就行了。

PaddlePaddle的数据预处理实例

还是以手写数字为例，对数据进行处理后并划分train和test，只需要4步即可：

1.指定数据地址

import paddle.v2.dataset.common
import subprocess
import numpy
import platform
__all__ = ['train', 'test', 'convert']

URL_PREFIX = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
TEST_IMAGE_URL = URL_PREFIX + 't10k-images-idx3-ubyte.gz'
TEST_IMAGE_MD5 = '9fb629c4189551a2d022fa330f9573f3'
TEST_LABEL_URL = URL_PREFIX + 't10k-labels-idx1-ubyte.gz'
TEST_LABEL_MD5 = 'ec29112dd5afa0611ce80d1b7f02629c'
TRAIN_IMAGE_URL = URL_PREFIX + 'train-images-idx3-ubyte.gz'
TRAIN_IMAGE_MD5 = 'f68b3c2dcbeaaa9fbdd348bbdeb94873'
TRAIN_LABEL_URL = URL_PREFIX + 'train-labels-idx1-ubyte.gz'
TRAIN_LABEL_MD5 = 'd53e105ee54ea40749a09fcbcd1e9432'
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2.创建reader creator

def reader_creator(image_filename, label_filename, buffer_size):
    # 创建一个reader
    def reader():
        if platform.system() == 'Darwin':
            zcat_cmd = 'gzcat'
        elif platform.system() == 'Linux':
            zcat_cmd = 'zcat'
        else:
            raise NotImplementedError()

        m = subprocess.Popen([zcat_cmd, image_filename], stdout=subprocess.PIPE)
        m.stdout.read(16)  

        l = subprocess.Popen([zcat_cmd, label_filename], stdout=subprocess.PIPE)
        l.stdout.read(8)  

        try:  # reader could be break.
            while True:
                labels = numpy.fromfile(
                    l.stdout, 'ubyte', count=buffer_size).astype("int")

                if labels.size != buffer_size:
                    break  # numpy.fromfile returns empty slice after EOF.

                images = numpy.fromfile(
                    m.stdout, 'ubyte', count=buffer_size * 28 * 28).reshape(
                        (buffer_size, 28 * 28)).astype('float32')

                images = images / 255.0 * 2.0 - 1.0

                for i in xrange(buffer_size):
                    yield images[i, :], int(labels[i])
        finally:
            m.terminate()
            l.terminate()

    return reader
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3.创建训练集和测试集

def train():
    """
    创建mnsit的训练集 reader creator
    返回一个reador creator，每个reader里的样本都是图片的像素值，在区间[0,1]内，label为0~9
    返回：training reader creator
    """
    return reader_creator(
        paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_IMAGE_URL, 'mnist',
                                          TRAIN_IMAGE_MD5),
        paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_LABEL_URL, 'mnist',
                                          TRAIN_LABEL_MD5), 100)


def test():
    """
    创建mnsit的测试集 reader creator
    返回一个reador creator，每个reader里的样本都是图片的像素值，在区间[0,1]内，label为0~9
    返回：testreader creator
    """
    return reader_creator(
        paddle.v2.dataset.common.download(TEST_IMAGE_URL, 'mnist',
                                          TEST_IMAGE_MD5),
        paddle.v2.dataset.common.download(TEST_LABEL_URL, 'mnist',
                                          TEST_LABEL_MD5), 100)
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4.下载数据并转换成相应格式

def fetch():
    paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_IMAGE_URL, 'mnist', TRAIN_IMAGE_MD5)
    paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_LABEL_URL, 'mnist', TRAIN_LABEL_MD5)
    paddle.v2.dataset.common.download(TEST_IMAGE_URL, 'mnist', TEST_IMAGE_MD5)
    paddle.v2.dataset.common.download(TEST_LABEL_URL, 'mnist', TRAIN_LABEL_MD5)


def convert(path):
    """
    将数据格式转换为 recordio format
    """
    paddle.v2.dataset.common.convert(path, train(), 1000, "minist_train")
    paddle.v2.dataset.common.convert(path, test(), 1000, "minist_test")
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如果想换成自己的训练数据，只需要按照步骤改成自己的数据地址，创建相应的reader creator（或者reader decorator）即可。

这是图像的例子，如果我们想训练一个文本模型，做一个情感分析，这个时候如何处理数据呢？步骤也很简单。假设我们有一堆数据，每一行为一条样本，以 \t 分隔，第一列是类别标签，第二列是输入文本的内容，文本内容中的词语以空格分隔。以下是两条示例数据：

• positive 今天终于试了自己理想的车 外观太骚气了 而且中控也很棒
• negative 这台车好贵 而且还费油 性价比太低了

现在开始做数据预处理

1.创建reader

def train_reader(data_dir, word_dict, label_dict):
    def reader():
        UNK_ID = word_dict["<UNK>"]
        word_col = 0
        lbl_col = 1

        for file_name in os.listdir(data_dir):
            with open(os.path.join(data_dir, file_name), "r") as f:
                for line in f:
                    line_split = line.strip().split("\t")
                    word_ids = [
                        word_dict.get(w, UNK_ID)
                        for w in line_split[word_col].split()
                    ]
                    yield word_ids, label_dict[line_split[lbl_col]]

    return reader
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返回类型为： paddle.data_type.integer_value_sequence（词语在字典的序号）和 paddle.data_type.integer_value（类别标签）

2.组合读取方式

train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
reader.train_reader(train_data_dir, word_dict, lbl_dict),
 buf_size=1000),
batch_size=batch_size)
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完整的代码如下（加上了划分train和test部分）：

train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
reader.train_reader(train_data_dir, word_dict, lbl_dict),
 buf_size=1000),
batch_size=batch_size)
　　
完整的代码如下（加上了划分train和test部分）：

import os
def train_reader(data_dir, word_dict, label_dict):
    """
   创建训练数据reader
    :param data_dir: 数据地址.
    :type data_dir: str
    :param word_dict: 词典地址,
        词典里必须有 "UNK" .
    :type word_dict:python dict
    :param label_dict: label 字典的地址
    :type label_dict: Python dict
    """
    def reader():
        UNK_ID = word_dict["<UNK>"]
        word_col = 1
        lbl_col = 0
        for file_name in os.listdir(data_dir):
            with open(os.path.join(data_dir, file_name), "r") as f:
                for line in f:
                    line_split = line.strip().split("\t")
                    word_ids = [
                        word_dict.get(w, UNK_ID)
                        for w in line_split[word_col].split()
                    ]
                    yield word_ids, label_dict[line_split[lbl_col]]
    return reader
def test_reader(data_dir, word_dict):
    """
    创建测试数据reader
    :param data_dir: 数据地址.
    :type data_dir: str
    :param word_dict: 词典地址,
        词典里必须有 "UNK" .
    :type word_dict:python dict
    """
    def reader():
        UNK_ID = word_dict["<UNK>"]
        word_col = 1

        for file_name in os.listdir(data_dir):
            with open(os.path.join(data_dir, file_name), "r") as f:
                for line in f:
                    line_split = line.strip().split("\t")
                    if len(line_split) < word_col: continue
                    word_ids = [
                        word_dict.get(w, UNK_ID)
                        for w in line_split[word_col].split()
                    ]
                    yield word_ids, line_split[word_col]
    return reader
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总结

这篇文章主要讲了在paddlepaddle里如何加载自己的数据集，转换成相应的格式，并划分train和test。我们在使用一个框架的时候通常会先去跑几个简单的demo，但是如果不用常见的demo的数据，自己做一个实际的项目，完整的跑通一个模型，这才代表我们掌握了这个框架的基本应用知识。跑一个模型第一步就是数据预处理，在paddlepaddle里，提供的方式非常简单，但是有很多优点：

• shuffle数据非常方便
• 可以将数据组合成batch训练
• 可以利用reader decorator来组合多个reader，提高组合特征运行模型的效率
• 可以多线程读取数据

而我之前使用过mxnet来训练车牌识别的模型，50w的图片数据想要一次训练是非常慢的，这样的话就有两个解决方法：一是批量训练，这一点大多数的框架都会有， 二是转换成mxnet特有的rec格式，提高读取效率，可以通过im2rec.py将图片转换，比较麻烦，如果是tesnorflow，也有相对应的特定格式tfrecord，这几种方式各有优劣，从易用性上，paddlepaddle是比较简单的。

转载：宽客在线