深度学习基础之《TensorFlow框架（13）—二进制数据》

作者：小蓝xlanll | 2024-04-30 14:49:50

踩

一、CIFAR-10二进制数据集介绍

1、CIFAR-10数据集
CIFAR-10数据集由10个类别的60000个32x32彩色图像组成，每个类别有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像

2、数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像

3、data_batch_1.bin 到 data_batch_5.bin 训练集

4、test_batch.bin 测试集

5、这些类别完全相互互斥，汽车和卡车之间没有重叠。汽车包括轿车、SUV，卡车只包括大卡车

6、二进制数据文件内容格式
二进制数据文件包含data_batch_1.bin 到 data_batch_5.bin、test_batch.bin

这些文件中每一个格式如下，数据中每个样本包含了特征值和目标值：
<1x标签> <3072x像素>
...
<1x标签> <3072x像素>

每3073个字节是一个样本：
1个目标值+3072个像素

7、格式说明
第一个字节，是第一个图像的标签（目标值：飞机是0，汽车是2，鸟是3。。。），它是一个0-9范围内的数字。接下来的3072个字节是图像像素的值。前1024个字节是红色通道值，下1024个是绿色通道值，最后1024个是蓝色通道值
值以行优先顺序存储，因此前32个字节是图像第一行的红色通道值
每个文件都包含10000个这样的3073字节的“行”图像，但没有任何分隔行的限制。因此每个文件应该完全是30730000字节长

二、CIFAR-10二进制数据读取

1、分析
（1）构造文件名列表
（2）读取二进制数据并进行解码
（3）将数据的标签和图片进行分割
对tensor对象进行切片
label
一个样本image(3072字节 = 1024r + 1024g + 1024b)
[[1024r],
[1024g],
[1024b]]
shape = (3, 32, 32) = (channels, height, width)
因为tensorflow的图像表示习惯是(height, width, channel)
所以需要转换
（4）处理图片数据形状以及数据类型
（5）运行

2、代码day02_binary_read.py


import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf
 
class Cifar(object):
 
    def __init__(self):
 
        # 初始化操作
        self.height = 32
        self.width = 32
        self.channels = 3
 
        # 字节数
        self.image_bytes = self.height * self.width * self.channels
        self.label_bytes = 1
        self.all_bytes = self.label_bytes + self.image_bytes
 
    def read_and_decode(self):
 
        decoded_data = []
 
        # 1、构造文件名列表
        filenames = tf.data.Dataset.list_files("./cifar-10-batches-bin/data_batch_*.bin")
        for filename in filenames:
            print(filename)
 
        # 2、读取与解码
        for filename in filenames:
            raw = tf.io.read_file(filename)
            # 解码为一维的uint8数组
            data = tf.io.decode_raw(raw, out_type=tf.uint8)
            print(data)
            decoded_data.append(data)
 
        # 3、运行
        # 将文件按照样本切片切开
        for data in decoded_data:
            for i in range(10000):
                cut_data = tf.slice(data, [i*self.all_bytes], [self.all_bytes])
                #print(cut_data)
                label = tf.slice(cut_data, [0], [self.label_bytes])
                image = tf.slice(cut_data, [self.label_bytes], [self.image_bytes])
                #print("label: ", label)
                #print("image: ", image)
                # 调整图片形状
                image_reshaped = tf.reshape(image, shape=[self.channels, self.height, self.width])
                #print("image_reshaped: ", image_reshaped)
                # 转置，将图片顺序转为height, width, channels
                image_transposed = tf.transpose(image_reshaped, [1, 2, 0])
                #print("image_transposed: ", image_transposed)
                # 调整图像类型
                image_cast = tf.cast(image_transposed, tf.float32)
                print("image_cast: ", image_cast)
 
        return None
 
 
if __name__ == "__main__":
 
    # 实例化Cifar
    cifar = Cifar()
    cifar.read_and_decode()

filename打印例子：


tf.Tensor(b'./cifar-10-batches-bin/data_batch_4.bin', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./cifar-10-batches-bin/data_batch_3.bin', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./cifar-10-batches-bin/data_batch_5.bin', shape=(), dtype=string)

解码后打印例子：


tf.Tensor([  8  26  17 ... 127 124 116], shape=(30730000,), dtype=uint8)
tf.Tensor([  6  59  43 ... 130 130 131], shape=(30730000,), dtype=uint8)
tf.Tensor([  0 178 178 ... 182 175 174], shape=(30730000,), dtype=uint8)
tf.Tensor([  1  35  27 ... 119 127 136], shape=(30730000,), dtype=uint8)
tf.Tensor([  1 255 252 ... 173 162 161], shape=(30730000,), dtype=uint8)

切片后打印例子：


label:  tf.Tensor([6], shape=(1,), dtype=uint8)
image:  tf.Tensor([255 254 255 ...  79  81  76], shape=(3072,), dtype=uint8)

调整图片形状后打印例子：


image_reshaped:  tf.Tensor(
[[[229 236 234 ... 217 221 222]
  [222 239 233 ... 223 227 210]
  [213 234 231 ... 220 220 202]
  ...
  [150 140 132 ... 224 230 241]
  [137 130 125 ... 181 202 212]
  [122 118 120 ... 179 164 163]]
 
 [[229 237 236 ... 219 223 223]
  [221 239 234 ... 223 228 211]
  [206 232 233 ... 220 219 203]
  ...
  [143 135 127 ... 222 228 241]
  [132 127 121 ... 180 201 211]
  [119 116 116 ... 177 164 163]]
 
 [[239 247 247 ... 233 234 233]
  [229 249 246 ... 236 238 220]
  [211 239 244 ... 232 232 215]
  ...
  [135 127 120 ... 218 225 238]
  [126 120 115 ... 178 198 207]
  [114 110 111 ... 173 162 161]]], shape=(3, 32, 32), dtype=uint8)

转置后打印例子：


image_transposed:  tf.Tensor(
[[[235 252 252]
  [239 251 251]
  [239 251 251]
  ...
  [225 251 252]
  [228 251 252]
  [228 252 252]]
 
 [[249 255 255]
  [251 253 255]
  [252 254 255]
  ...
  [229 255 255]
  [231 255 255]
  [232 255 255]]
 
 [[241 250 254]
  [243 248 252]
  [245 248 252]
  ...
  [231 253 251]
  [232 253 252]
  [233 253 252]]
 
 ...
 
 [[ 81 118 176]
  [ 85 123 178]
  [ 83 123 175]
  ...
  [167 167 168]
  [168 168 170]
  [165 166 169]]
 
 [[ 79 119 176]
  [ 69 108 163]
  [ 67 105 158]
  ...
  [170 172 174]
  [163 164 167]
  [161 164 169]]
 
 [[ 46  87 142]
  [ 45  83 137]
  [ 52  88 141]
  ...
  [175 179 182]
  [168 172 175]
  [163 169 174]]], shape=(32, 32, 3), dtype=uint8)

调整图像类型后打印例子：


image_cast:  tf.Tensor(
[[[229. 229. 239.]
  [236. 237. 247.]
  [234. 236. 247.]
  ...
  [217. 219. 233.]
  [221. 223. 234.]
  [222. 223. 233.]]
 
 [[222. 221. 229.]
  [239. 239. 249.]
  [233. 234. 246.]
  ...
  [223. 223. 236.]
  [227. 228. 238.]
  [210. 211. 220.]]
 
 [[213. 206. 211.]
  [234. 232. 239.]
  [231. 233. 244.]
  ...
  [220. 220. 232.]
  [220. 219. 232.]
  [202. 203. 215.]]
 
 ...
 
 [[150. 143. 135.]
  [140. 135. 127.]
  [132. 127. 120.]
  ...
  [224. 222. 218.]
  [230. 228. 225.]
  [241. 241. 238.]]
 
 [[137. 132. 126.]
  [130. 127. 120.]
  [125. 121. 115.]
  ...
  [181. 180. 178.]
  [202. 201. 198.]
  [212. 211. 207.]]
 
 [[122. 119. 114.]
  [118. 116. 110.]
  [120. 116. 111.]
  ...
  [179. 177. 173.]
  [164. 164. 162.]
  [163. 163. 161.]]], shape=(32, 32, 3), dtype=float32)

3、切片函数
tf.slice(inputs, begin, size, name=None)
说明：
inputs：输入的数组
begin：表示从inputs的哪几个维度上的哪个元素开始抽取，元素的索引
size：表示在inputs的各个维度上抽取的元素个数，要切多长


In [1]: import tensorflow as tf
 
In [2]: a = tf.constant([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
 
In [3]: a
Out[3]: <tf.Tensor: shape=(10,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int32)>
 
In [4]: tf.slice(a, [4], [3])
Out[4]: <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([4, 5, 6], dtype=int32)>
 
In [5]: b = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
 
In [6]: b
Out[6]: 
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]], dtype=int32)>
 
In [7]: tf.slice(b, [0,1], [2,1])
Out[7]: 
<tf.Tensor: shape=(2, 1), dtype=int32, numpy=
array([[2],
       [5]], dtype=int32)>

第一个例子，[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]从第4个索引位置，截取3个长度，所以是[4,5,6]
第二个例子，[[1,2,3],[4,5,6]]是从0行1列开始，就是[1,2,3]的2，对x的第一个维度（行）抽取2个元素，在对x的第二个维度（列）抽取1个元素，所以是[2,5]

4、NHWC和NCHW
这里的图片形状设置从1维的排列到3维数据的时候，涉及到NHWC与NCHW的概念

在读取设置图片形状的时候有两种格式：
设置为“NHWC”时，排列顺序为 [batch, height, width, channels]
设置为“NCHW”时，排列顺序为 [batch, channels, height, width]
其中N表示这批图像有几张，H表示图像在竖直方向有多少像素，W表示水平方向像素，C表示通道数

tensorflow默认的是[height, width, channels]

假设RGB三通道两种格式的区别如下图所示：

理解
假设1,2,3,4-红色，5,6,7,8-绿色，9,10,11,12-蓝色
（1）如果通道在最低维度0[channel, height, width]，RGB三颜色分成三组，在第一维度上找到三个RGB颜色（NCHW）
（2）如果通道在最高维度2[height, width, channel]，在第三维度上找到RGB三个颜色（NHWC）

5、tf.transpose(image_reshaped, [1, 2, 0])
[1, 2, 0]表示，原来在1号位置的现在在0号位置，原来在2号位置的在1号位置，原来在0号位置的在1号位置

参考资料：
https://blog.csdn.net/Aidam_Bo/article/details/91908637
https://blog.csdn.net/weixin_41845265/article/details/107067012

声明：本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：【wpsshop博客】