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tensorflow学习笔记——高效读取数据的方法（TFRecord）_tensorflow读取tfrecord

作者：很楠不爱3 | 2024-02-21 12:40:29

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tensorflow读取tfrecord

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yeild 使用更为简洁）。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，在这里我们学习一种比较通用的，高效的读取方法，即使用TensorFlow内定标准格式——TFRecords。

1，什么是TFRecords？

　　TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecords。

　　一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式，这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。这种建议的方法就是使用TFRecords文件。

　　TFRecord是谷歌推荐的一种二进制文件格式，理论上它可以保存任何格式的信息。下面是Tensorflow的官网给出的文档结构，整个文件由文件长度信息，长度校验码，数据，数据校验码组成。

uint64 length

uint32 masked_crc32_of_length

byte data[length]

uint32 masked_crc32_of_data

　　但是对于我们普通开发者而言，我们并不需要关心这些，TensorFlow提供了丰富的API可以帮助我们轻松地读写TFRecord文件。

　　TFRecord支持写入三种格式的数据：string，int64，float32，以列表的形式分别通过tf.train.BytesList，tf.train.Int64List，tf.train.FloatList 写入 tf.train.Feature，如下所示：

#feature一般是多维数组，要先转为list

tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[feature.tostring()]))

#tostring函数后feature的形状信息会丢失，把shape也写入

tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=list(feature.shape)))

tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[label]))

　　通过上述操作，我们以dict的形式把要写入的数据汇总，并构建 tf.train.Features，然后构建 tf.train.Example。如下：

def get_tfrecords_example(feature, label):

tfrecords_features = {}

feat_shape = feature.shape

tfrecords_features['feature'] = tf.train.Feature(bytes_list=

tf.train.BytesList(value=[feature.tostring()]))

tfrecords_features['shape'] = tf.train.Feature(int64_list=

tf.train.Int64List(value=list(feat_shape)))

tfrecords_features['label'] = tf.train.Feature(float_list=

tf.train.FloatList(value=label))

return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=tfrecords_features))

　　把创建的tf.train.Example序列化下，便可以通过 tf.python_io.TFRecordWriter 写入 tfrecord文件中，如下：

#创建tfrecord的writer，文件名为xxx

tfrecord_wrt = tf.python_io.TFRecordWriter('xxx.tfrecord')

#把数据写入Example

exmp = get_tfrecords_example(feats[inx], labels[inx])

#Example序列化

exmp_serial = exmp.SerializeToString()

#写入tfrecord文件

tfrecord_wrt.write(exmp_serial)

#写完后关闭tfrecord的writer

tfrecord_wrt.close()

　　TFRecord 的核心内容在于内部有一系列的Example，Example 是protocolbuf 协议（protocolbuf 是通用的协议格式，对主流的编程语言都适用。所以这些 List对应到Python语言当中是列表。而对于Java 或者 C/C++来说他们就是数组）下的消息体。

　　一个Example消息体包含了一系列的feature属性。每一个feature是一个map，也就是 key-value 的键值对。key 取值是String类型。而value是Feature类型的消息体。下面代码给出了 tf.train.Example的定义：

message Example {

Features features = 1;

};

message Features{

map<string,Feature> featrue = 1;

};

message Feature{

oneof kind{

BytesList bytes_list = 1;

FloatList float_list = 2;

Int64List int64_list = 3;

}

};

　　从上面的代码可以看出 tf.train.example 的数据结构是比较简洁的。tf.train>example中包含了一个从属性名称到取值的字典。其中属性名称为一个字符串，属性的取值为字符串（ByteList），实数列表（FloatList）或者整数列表（Int64List），举个例子，比如将一张解码前的图像存为一个字符串，图像所对应的类别编码存为整数列表，所以可以说TFRecord 可以存储几乎任何格式的信息。

2，为什么要用TFRecord？

　　TFRerecord也不是非用不可，但确实是谷歌官网推荐的文件格式。

1，它特别适合于TensorFlow，或者说就是为TensorFlow量身打造的。
2，因为TensorFlow开发者众多，统一训练的数据文件格式是一件很有意义的事情，也有助于降低学习成本和迁移成本。

　　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，更方便赋值和移动，并且不需要单独的标签文件，理论上，它能保存所有的信息。总而言之，这样的文件格式好处多多，所以让我们利用起来。

3，为什么要生成自己的图片数据集TFrecords？

　　使用TensorFlow进行网格训练时，为了提高读取数据的效率，一般建议将训练数据转化为TFrecords格式。

　　使用tensorflow官网例子练习，我们会发现基本都是MNIST，CIFAR_10这种做好的数据集说事。所以对于我们这些初学者，完全不知道图片该如何输入。这时候学习自己制作数据集就非常有必要了。

4，如何将一张图片和一个TFRecord 文件相互转化

　　我们可以使用TFWriter轻松的完成这个任务。但是制作之前，我们要明确自己的目的。我们必须要想清楚，需要把什么信息存储到TFRecord 文件当中，这其实是最重要的。

　　下面我们将一张图片转化为TFRecord，然后读取一张TFRecord文件，并展示为图片。

4.1 将一张图片转化成TFRecord 文件

　　下面举例说明尝试把图片转化成TFRecord 文件。　　

　　首先定义Example 消息体。

Example Message {

Features{

feature{

key:"name"

value:{

bytes_list:{

value:"cat"

}

feature{

key:"shape"

value:{

int64_list:{

value:689

value:720

value:3

}

feature{

key:"data"

value:{

bytes_list:{

value:0xbe

value:0xb2

...

value:0x3

}

　　上面的Example表示，要将一张 cat 图片信息写进了 TFRecord 当中。而图片信息包含了图片的名字，图片的维度信息还有图片的数据，分别对应了 name，shape，content 3个feature。

　　下面我们尝试使用代码实现：

# _*_coding:utf-8_*_

import tensorflow as tf

def write_test(input, output):

# 借助于TFRecordWriter 才能将信息写入TFRecord 文件

writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output)

# 读取图片并进行解码

image = tf.read_file(input)

image = tf.image.decode_jpeg(image)

with tf.Session() as sess:

image = sess.run(image)

shape = image.shape

# 将图片转换成string

image_data = image.tostring()

print(type(image))

print(len(image_data))

name = bytes('cat', encoding='utf-8')

print(type(name))

# 创建Example对象，并将Feature一一对应填充进去

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={

'name': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[name])),

'shape': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[shape[0], shape[1], shape[2]])),

'data': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_data]))

}

))

# 将example序列化成string 类型，然后写入。

writer.write(example.SerializeToString())

writer.close()

if __name__ == '__main__':

input_photo = 'cat.jpg'

output_file = 'cat.tfrecord'

write_test(input_photo, output_file)

　　上述代码注释比较详细，所以我们就重点说一下下面三点：

1，将图片解码，然后转化成string数据，然后填充进去。
2，Feature 的value 是列表，所以记得加上 []
3，example需要调用 SerializetoString() 进行序列化后才行

4.2 TFRecord 文件读取为图片

　　我们将图片的信息写入到一个tfrecord文件当中。现在我们需要检验它是否正确。这就需要用到如何读取TFRecord 文件的知识点了。

　　代码如下：

# _*_coding:utf-8_*_

import tensorflow as tf

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def _parse_record(example_photo):

features = {

'name': tf.FixedLenFeature((), tf.string),

'shape': tf.FixedLenFeature([3], tf.int64),

'data': tf.FixedLenFeature((), tf.string)

}

parsed_features = tf.parse_single_example(example_photo,features=features)

return parsed_features

def read_test(input_file):

# 用dataset读取TFRecords文件

dataset = tf.data.TFRecordDataset(input_file)

dataset = dataset.map(_parse_record)

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

with tf.Session() as sess:

features = sess.run(iterator.get_next())

name = features['name']

name = name.decode()

img_data = features['data']

shape = features['shape']

print("==============")

print(type(shape))

print(len(img_data))

# 从bytes数组中加载图片原始数据，并重新reshape，它的结果是 ndarray 数组

img_data = np.fromstring(img_data, dtype=np.uint8)

image_data = np.reshape(img_data, shape)

plt.figure()

# 显示图片

plt.imshow(image_data)

plt.show()

# 将数据重新编码成jpg图片并保存

img = tf.image.encode_jpeg(image_data)

tf.gfile.GFile('cat_encode.jpg', 'wb').write(img.eval())

if __name__ == '__main__':

read_test("cat.tfrecord")

　　下面解释一下代码：

1，首先使用dataset去读取tfrecord文件

2，在解析example 的时候，用现成的API：tf.parse_single_example

3，用 np.fromstring() 方法就可以获取解析后的string数据，记得把数据还原成 np.uint8

4，用 tf.image.encode_jepg() 方法可以将图片数据编码成 jpeg 格式

5，用 tf.gfile.GFile 对象可以把图片数据保存到本地

6，因为将图片 shape 写入了example 中，所以解析的时候必须指定维度，在这里 [3]，不然程序会报错。

　　运行程序后，可以看到图片显示如下：

5，如何将一个文件夹下多张图片和一个TFRecord 文件相互转化

　　下面我们将一个文件夹的图片转化为TFRecord，然后再将TFRecord读取为图片。

5.1 将一个文件夹下多张图片转化为一个TFRecord文件

　　下面举例说明尝试把图片转化成TFRecord 文件。

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# _*_coding:utf-8_*_

# 将图片保存成TFRecords

import os

import tensorflow as tf

from PIL import Image

import random

import cv2

import numpy as np

def _int64_feature(value):

return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))

# 生成字符串型的属性

def _bytes_feature(value):

return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))

# 生成实数型的属性

def float_list_feature(value):

return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))

def read_image(filename, resize_height, resize_width, normalization=False):

'''

读取图片数据，默认返回的是uint8, [0, 255]

:param filename:

:param resize_height:

:param resize_width:

:param normalization: 是否归一化到 [0.0, 1.0]

:return: 返回的图片数据

'''

bgr_image = cv2.imread(filename)

# print(type(bgr_image))

# 若是灰度图则转化为三通道

if len(bgr_image.shape) == 2:

print("Warning:gray image", filename)

bgr_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 将BGR转化为RGB

rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# show_image(filename, rgb_image)

# rgb_image=Image.open(filename)

if resize_width > 0 and resize_height > 0:

rgb_image = cv2.resize(rgb_image, (resize_width, resize_height))

rgb_image = np.asanyarray(rgb_image)

if normalization:

rgb_image = rgb_image / 255.0

return rgb_image

def load_labels_file(filename, labels_num=1, shuffle=False):

'''

载图txt文件，文件中每行为一个图片信息，且以空格隔开，图像路径标签1 标签2

如 test_image/1.jpg 0 2

:param filename:

:param labels_num: labels个数

:param shuffle: 是否打乱顺序

:return: images type-> list

:return：labels type->lis\t

'''

images = []

labels = []

with open(filename) as f:

lines_list = f.readlines()

# print(lines_list) # ['plane\\0499.jpg 4\n', 'plane\\0500.jpg 4\n']

if shuffle:

random.shuffle(lines_list)

for lines in lines_list:

line = lines.rstrip().split(" ") # rstrip 删除 string 字符串末尾的空格. ['plane\\0006.jpg', '4']

label = []

for i in range(labels_num): # labels_num 1 0 1所以i只能取1

label.append(int(line[i + 1])) # 确保读取的是列表的第二个元素

# print(label)

images.append(line[0])

# labels.append(line[1]) # ['0', '4']

labels.append(label)

# print(images)

# print(labels)

return images, labels

def create_records(image_dir, file, output_record_dir, resize_height, resize_width, shuffle, log=5):

'''

实现将图像原始数据,label,长,宽等信息保存为record文件

注意:读取的图像数据默认是uint8,再转为tf的字符串型BytesList保存,解析请需要根据需要转换类型

:param image_dir:原始图像的目录

:param file:输入保存图片信息的txt文件(image_dir+file构成图片的路径)

:param output_record_dir:保存record文件的路径

:param resize_height:

:param resize_width:

PS:当resize_height或者resize_width=0是,不执行resize

:param shuffle:是否打乱顺序

:param log:log信息打印间隔

'''

# 加载文件，仅获取一个label

images_list, labels_list = load_labels_file(file, 1, shuffle)

writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output_record_dir)

for i, [image_name, labels] in enumerate(zip(images_list, labels_list)):

image_path = os.path.join(image_dir, images_list[i])

if not os.path.exists(image_path):

print("Error:no image", image_path)

continue

image = read_image(image_path, resize_height, resize_width)

image_raw = image.tostring()

if i % log == 0 or i == len(images_list) - 1:

print("-----------processing:%d--th------------" % (i))

print('current image_path=%s' % (image_path), 'shape:{}'.format(image.shape),

'labels:{}'.format(labels))

# 这里仅保存一个label,多label适当增加"'label': _int64_feature(label)"项

label = labels[0]

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={

'image_raw': _bytes_feature(image_raw),

'height': _int64_feature(image.shape[0]),

'width': _int64_feature(image.shape[1]),

'depth': _int64_feature(image.shape[2]),

'label': _int64_feature(label)

}))

writer.write(example.SerializeToString())

writer.close()

def get_example_nums(tf_records_filenames):

'''

统计tf_records图像的个数(example)个数

:param tf_records_filenames: tf_records文件路径

:return:

'''

nums = 0

for record in tf.python_io.tf_record_iterator(tf_records_filenames):

nums += 1

return nums

if __name__ == '__main__':

resize_height = 224 # 指定存储图片高度

resize_width = 224 # 指定存储图片宽度

shuffle = True

log = 5

image_dir = 'dataset/train'

train_labels = 'dataset/train.txt'

train_record_output = 'train.tfrecord'

create_records(image_dir, train_labels, train_record_output, resize_height, resize_width, shuffle, log)

train_nums = get_example_nums(train_record_output)

print("save train example nums={}".format(train_nums))

5.2 将一个TFRecord文件转化为图片显示

　　因为图片太多，所以我们这里只展示每个文件夹中第一张图片即可。

　　代码如下：

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# _*_coding:utf-8_*_

# 将图片保存成TFRecords

import os

import tensorflow as tf

from PIL import Image

import random

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def read_records(filename,resize_height, resize_width,type=None):

'''

解析record文件:源文件的图像数据是RGB,uint8,[0,255],一般作为训练数据时,需要归一化到[0,1]

:param filename:

:param resize_height:

:param resize_width:

:param type:选择图像数据的返回类型

None:默认将uint8-[0,255]转为float32-[0,255]

normalization:归一化float32-[0,1]

centralization:归一化float32-[0,1],再减均值中心化

:return:

'''

# 创建文件队列，不限读取的数量

filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])

# 为文件队列创建一个阅读区

reader = tf.TFRecordReader()

# reader从文件队列中读入一个序列化的样本

_, serialized_example = reader.read(filename_queue)

# 解析符号化的样本

features = tf.parse_single_example(

serialized_example,

features={

'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),

'height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),

'width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),

'depth': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),

'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)

}

)

# 获得图像原始的数据

tf_image = tf.decode_raw(features["image_raw"], tf.uint8)

tf_height = features['height']

tf_width = features['width']

tf_depth = features['depth']

tf_label = tf.cast(features['label'], tf.int32)

#PS 回复原始图像 reshpe的大小必须与保存之前的图像shape一致，否则报错

# 设置图像的维度

tf_image = tf.reshape(tf_image, [resize_height, resize_width, 3])

# 恢复数据后，才可以对图像进行resize_images:输入 uint 输出 float32

# tf_image = tf.image.resize_images(tf_image, [224, 224])

# 存储的图像类型为 uint8 tensorflow训练数据必须是tf.float32

if type is None:

tf_image = tf.cast(tf_image, tf.float32)

# 【1】若需要归一化的话请使用

elif type == 'normalization':

# 仅当输入数据是 uint8，才会归一化 [0 , 255]

tf_image = tf.cast(tf_image, tf.float32) * (1. / 255.0)

elif type=='centralization':

# 若需要归一化，且中心化，假设均值为0.5 请使用

tf_image = tf.cast(tf_image, tf.float32) * (1. / 255.0) - 0.5

# 这里仅仅返回图像和标签

return tf_image, tf_label

def show_image(title, image):

'''

显示图片

:param title: 图像标题

:param image: 图像的数据

:return:

'''

plt.imshow(image)

plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 off

plt.title(title) # 图像题目

plt.show()

def disp_records(record_file,resize_height, resize_width,show_nums=4):

'''

解析record文件，并显示show_nums张图片，主要用于验证生成record文件是否成功

:param tfrecord_file: record文件路径

:return:

'''

# 读取record 函数

tf_image, tf_label = read_records(record_file, resize_height, resize_width, type='normalization')

# 显示前4个图片

init_op = tf.global_variables_initializer()

# init_op = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:

sess.run(init_op)

coord = tf.train.Coordinator()

threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

for i in range(show_nums): # 在会话中取出image和label

image, label = sess.run([tf_image, tf_label])

# image = tf_image.eval()

# 直接从record解析的image是一个向量,需要reshape显示

# image = image.reshape([height,width,depth])

print('shape:{},tpye:{},labels:{}'.format(image.shape, image.dtype, label))

# pilimg = Image.fromarray(np.asarray(image_eval_reshape))

# pilimg.show()

show_image("image:%d"%(label), image)

coord.request_stop()

coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':

resize_height = 224 # 指定存储图片高度

resize_width = 224 # 指定存储图片宽度

shuffle = True

log = 5

image_dir = 'dataset/train'

train_labels = 'dataset/train.txt'

train_record_output = 'train.tfrecord'

# 测试显示函数

disp_records(train_record_output, resize_height, resize_width)

　　部分代码解析：

5.3，加入队列

with tf.Session() as sess:

sess.run(init_op)

coord = tf.train.Coordinator()<br> # 启动队列

threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

for i in range(show_nums): # 在会话中取出image和label

image, label = sess.run([tf_image, tf_label])

　　注意，启动队列那条code不能忘记，不然会卡死，这样加入后，就可以做到和tensorflow官网一样的二进制数据集了。

6，生成分割多个record文件

　　当图片数据很多时候，会导致单个record文件超级巨大的情况，解决方法就是，将数据分成多个record文件保存，读取时，只需要将多个record文件的路径列表交给“tf.train.string_input_producer”，

完整代码如下：（此处来自此博客）

+ View Code

7，直接读取文件的方式

　　之前，我们都是将数据转存为tfrecord文件，训练时候再去读取，如果不想转为record文件，想直接读取图像文件进行训练，可以使用下面的方法：

　　filename.txt

0.jpg 0

1.jpg 0

2.jpg 0

3.jpg 0

4.jpg 0

5.jpg 1

6.jpg 1

7.jpg 1

8.jpg 1

9.jpg 1

　　代码如下：

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# -*-coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

import glob

import numpy as np

import os

import matplotlib.pyplot as plt

import cv2

def show_image(title, image):

'''

显示图片

:param title: 图像标题

:param image: 图像的数据

:return:

'''

# plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.imshow(image)

plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 off

plt.title(title) # 图像题目

plt.show()

def tf_read_image(filename, resize_height, resize_width):

'''

读取图片

:param filename:

:param resize_height:

:param resize_width:

:return:

'''

image_string = tf.read_file(filename)

image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)

# tf_image = tf.cast(image_decoded, tf.float32)

tf_image = tf.cast(image_decoded, tf.float32) * (1. / 255.0) # 归一化

if resize_width>0 and resize_height>0:

tf_image = tf.image.resize_images(tf_image, [resize_height, resize_width])

# tf_image = tf.image.per_image_standardization(tf_image) # 标准化[0,1]（减均值除方差）

return tf_image

def get_batch_images(image_list, label_list, batch_size, labels_nums, resize_height, resize_width, one_hot=False, shuffle=False):

'''

:param image_list:图像

:param label_list:标签

:param batch_size:

:param labels_nums:标签个数

:param one_hot:是否将labels转为one_hot的形式

:param shuffle:是否打乱顺序,一般train时shuffle=True,验证时shuffle=False

:return:返回batch的images和labels

'''

# 生成队列

image_que, tf_label = tf.train.slice_input_producer([image_list, label_list], shuffle=shuffle)

tf_image = tf_read_image(image_que, resize_height, resize_width)

min_after_dequeue = 200

capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size # 保证capacity必须大于min_after_dequeue参数值

if shuffle:

images_batch, labels_batch = tf.train.shuffle_batch([tf_image, tf_label],

batch_size=batch_size,

capacity=capacity,

min_after_dequeue=min_after_dequeue)

else:

images_batch, labels_batch = tf.train.batch([tf_image, tf_label],

batch_size=batch_size,

capacity=capacity)

if one_hot:

labels_batch = tf.one_hot(labels_batch, labels_nums, 1, 0)

return images_batch, labels_batch

def load_image_labels(filename):

'''

载图txt文件，文件中每行为一个图片信息，且以空格隔开：图像路径标签1，如：test_image/1.jpg 0

:param filename:

:return:

'''

images_list = []

labels_list = []

with open(filename) as f:

lines = f.readlines()

for line in lines:

# rstrip：用来去除结尾字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)

content = line.rstrip().split(' ')

name = content[0]

labels = []

for value in content[1:]:

labels.append(int(value))

images_list.append(name)

labels_list.append(labels)

return images_list, labels_list

def batch_test(filename, image_dir):

labels_nums = 2

batch_size = 4

resize_height = 200

resize_width = 200

image_list, label_list = load_image_labels(filename)

image_list=[os.path.join(image_dir,image_name) for image_name in image_list]

image_batch, labels_batch = get_batch_images(image_list=image_list,

label_list=label_list,

batch_size=batch_size,

labels_nums=labels_nums,

resize_height=resize_height, resize_width=resize_width,

one_hot=False, shuffle=True)

with tf.Session() as sess: # 开始一个会话

sess.run(tf.global_variables_initializer())

coord = tf.train.Coordinator()

threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

for i in range(4):

# 在会话中取出images和labels

images, labels = sess.run([image_batch, labels_batch])

# 这里仅显示每个batch里第一张图片

show_image("image", images[0, :, :, :])

print('shape:{},tpye:{},labels:{}'.format(images.shape, images.dtype, labels))

# 停止所有线程

coord.request_stop()

coord.join(threads)

if __name__ == "__main__":

image_dir = "./dataset/train"

filename = "./dataset/train.txt"

batch_test(filename, image_dir)

8，数据输入管道：pipeline机制解释如下：

　　TensorFlow引入了tf.data.Dataset模块，使其数据读入的操作变得更为方便，而支持多线程（进程）的操作，也在效率上获得了一定程度的提高。使用tf.data.Dataset模块的pipline机制，可实现CPU多线程处理输入的数据，如读取图片和图片的一些的预处理，这样GPU可以专注于训练过程，而CPU去准备数据。
　　参考资料：

https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/80776975

(五星推荐)TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1583657817436843385&wfr=spider&for=pc

　　从tfrecord文件创建TFRecordDataset方式如下：

1 2	`# 用dataset读取TFRecords文件` `dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(input_file)`

　　解析tfrecord 文件的每条记录，即序列化后的 tf.train.Example；使用 tf.parse_single_example 来解析：

1	`feats = tf.parse_single_example(serial_exmp, features=data_dict)`

　　其中，data_dict 是一个dict，包含的key 是写入tfrecord文件时用的key ,相应的value是对应不同的数据类型，我们直接使用代码看，如下：

def _parse_record(example_photo):

features = {

'name': tf.FixedLenFeature((), tf.string),

'shape': tf.FixedLenFeature([3], tf.int64),

'data': tf.FixedLenFeature((), tf.string)

}

parsed_features = tf.parse_single_example(example_photo,features=features)

return parsed_features

　　解析tfrecord文件中的所有记录，我们需要使用dataset 的map 方法，如下：

1	`dataset = dataset.map(_parse_record)`

　　Dataset支持一类特殊的操作：Transformation。一个Dataset通过Transformation变成一个新的Dataset。通常我们可以通过Transformation完成数据变换，打乱，组成batch，生成epoch等一系列操作。常用的Transformation有：map、batch、shuffle和repeat。

　　map方法可以接受任意函数对dataset中的数据进行处理；另外可以使用repeat，shuffle，batch方法对dataset进行重复，混洗，分批；用repeat赋值dataset以进行多个epoch；如下：

1	`dataset = dataset.repeat(epochs).shuffle(buffer_size).batch(batch_size)`

　　解析完数据后，便可以取出数据进行使用，通过创建iterator来进行，如下：

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

features = sess.run(iterator.get_next())

　　下面分别介绍

8.1，map

　　使用 tf.data.Dataset.map，我们可以很方便地对数据集中的各个元素进行预处理。因为输入元素之间时独立的，所以可以在多个 CPU 核心上并行地进行预处理。map 变换提供了一个 num_parallel_calls参数去指定并行的级别。

1	`dataset = dataset.map(map_func=parse_fn, num_parallel_calls=FLAGS.num_parallel_calls)`

8.2，prefetch

　　tf.data.Dataset.prefetch 提供了 software pipelining 机制。该函数解耦了数据产生的时间和数据消耗的时间。具体来说，该函数有一个后台线程和一个内部缓存区，在数据被请求前，就从 dataset 中预加载一些数据（进一步提高性能）。prefech(n) 一般作为最后一个 transformation，其中 n 为 batch_size。 prefetch 的使用方法如下：

dataset = dataset.batch(batch_size=FLAGS.batch_size)

dataset = dataset.prefetch(buffer_size=FLAGS.prefetch_buffer_size) # last transformation

return dataset

8.3，repeat

repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch：

如果直接调用repeat()的话，生成的序列就会无限重复下去，没有结束，因此也不会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常

8.4，完整代码如下：

# -*-coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

import numpy as np

import glob

import matplotlib.pyplot as plt

width=0

height=0

def show_image(title, image):

'''

显示图片

:param title: 图像标题

:param image: 图像的数据

:return:

'''

# plt.figure("show_image")

# print(image.dtype)

plt.imshow(image)

plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 off

plt.title(title) # 图像题目

plt.show()

def tf_read_image(filename, label):

image_string = tf.read_file(filename)

image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)

image = tf.cast(image_decoded, tf.float32)

if width>0 and height>0:

image = tf.image.resize_images(image, [height, width])

image = tf.cast(image, tf.float32) * (1. / 255.0) # 归一化

return image, label

def input_fun(files_list, labels_list, batch_size, shuffle=True):

'''

:param files_list:

:param labels_list:

:param batch_size:

:param shuffle:

:return:

'''

# 构建数据集

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((files_list, labels_list))

if shuffle:

dataset = dataset.shuffle(100)

dataset = dataset.repeat() # 空为无限循环

dataset = dataset.map(tf_read_image, num_parallel_calls=4) # num_parallel_calls一般设置为cpu内核数量

dataset = dataset.batch(batch_size)

dataset = dataset.prefetch(2) # software pipelining 机制

return dataset

if __name__ == '__main__':

data_dir = 'dataset/image/*.jpg'

# labels_list = tf.constant([0,1,2,3,4])

# labels_list = [1, 2, 3, 4, 5]

files_list = glob.glob(data_dir)

labels_list = np.arange(len(files_list))

num_sample = len(files_list)

batch_size = 1

dataset = input_fun(files_list, labels_list, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 需满足：max_iterate*batch_size <=num_sample*num_epoch，否则越界

max_iterate = 3

with tf.Session() as sess:

iterator = dataset.make_initializable_iterator()

init_op = iterator.make_initializer(dataset)

sess.run(init_op)

iterator = iterator.get_next()

for i in range(max_iterate):

images, labels = sess.run(iterator)

show_image("image", images[0, :, :, :])

print('shape:{},tpye:{},labels:{}'.format(images.shape, images.dtype, labels))

9，AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'data' 解决方法

　　当我们使用tf 中的 dataset时，可能会出现如下错误：

　　原因是tf 版本不同导致的错误。

　　在编写代码的时候，使用的tf版本不同，可能导致其Dataset API 放置的位置不同。当使用TensorFlow1.3的时候，Dataset API是放在 contrib 包里面，而当使用TensorFlow1.4以后的版本，Dataset API已经从contrib 包中移除了，而变成了核心API的一员。故会产生报错。

　　解决方法：

　　将下面代码：