TensorFlow 数据读取方法总结_tensorflow读取.tensor

读取数据（Reading data）

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推荐：如何构建高性能的输入 pipeline

TensorFlow输入数据的方法有四种：

• tf.data API：可以很容易的构建一个复杂的输入通道(pipeline)（首选数据输入方式）（Eager模式必须使用该API来构建输入通道）
• Feeding：使用Python代码提供数据，然后将数据feeding到计算图中。
• QueueRunner：基于队列的输入通道（在计算图计算前从队列中读取数据）
• Preloaded data：用一个constant常量将数据集加载到计算图中（主要用于小数据集）

1. tf.data API

关于tf.data.Dataset的更详尽解释请看《programmer’s guide》。tf.data API能够从不同的输入或文件格式中读取、预处理数据，并且对数据应用一些变换（例如，batching、shuffling、mapping function over the dataset），tf.data API 是旧的 feeding、QueueRunner的升级。

tf.data的教程见下篇: TensorFlow导入数据（tf.data）

tf.data 到底为何物：

• 在 tf.data 之前，一般使用 QueueRunner，但 QueueRunner 基于 Python 的多线程及队列等，效率不够高，所以 Google发布了tf.data，其基于C++的多线程及队列，彻底提高了效率。所以不建议使用 QueueRunner 了，取而代之，使用 tf.data 模块吧：简单、高效。

2. Feeding

注意：Feeding是数据输入效率最低的方式，应该只用于小数据集和调试（debugging）

TensorFlow的Feeding机制允许我们将数据输入计算图中的任何一个Tensor。因此可以用Python来处理数据，然后直接将处理好的数据feed到计算图中 。

在run()或eval()中用feed_dict来将数据输入计算图：

with tf.Session():
  input = tf.placeholder(tf.float32)
  classifier = ...
  print(classifier.eval(feed_dict={
   input: my_python_preprocessing_fn()}))
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虽然你可以用feed data替换任何Tensor的值（包括variables和constants），但最好的使用方法是使用一个tf.placeholder节点（专门用于feed数据）。它不用初始化，也不包含数据。一个placeholder没有被feed数据，则会报错。

使用placeholder和feed_dict的一个实例（数据集使用的是MNIST）见tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py

3. QueueRunner

注意：这一部分介绍了基于队列（Queue）API构建输入通道（pipelines），这一方法完全可以使用 tf.data API来替代。

一个基于queue的从文件中读取records的通道（pipline）一般有以下几个步骤：

1. 文件名列表（The list of filenames）
2. 文件名打乱（可选）（Optional filename shuffling）
3. epoch限制（可选）（Optional epoch limit）
4. 文件名队列（Filename queue）
5. 与文件格式匹配的Reader（A Reader for the file format）
6. decoder（A decoder for a record read by the reader）
7. 预处理（可选）（Optional preprocessing）
8. Example队列（Example queue）

3.1 Filenames, shuffling, and epoch limits

对于文件名列表，有很多方法：1. 使用一个constant string Tensor（比如：["file0", "file1"]）或者[("file%d" %i) for i in range(2)]；2. 使用 tf.train.match_filenames_once 函数；3. 使用 tf.gfile.Glob(path_pattern)。

将文件名列表传给 tf.train.string_input_producer 函数。string_input_producer 创建一个 FIFO 队列来保存（holding）文件名，以供Reader使用。

string_input_producer 可以对文件名进行shuffle（可选）、设置一个最大迭代 epochs 数。在每个epoch，一个queue runner将整个文件名列表添加到queue，如果shuffle=True，则添加时进行shuffle。This procedure provides a uniform sampling of files, so that examples are not under- or over- sampled relative to each other。

queue runner线程独立于reader线程，所以enqueuing和shuffle不会阻碍reader。

3.2 File formats

要选择与输入文件的格式匹配的reader，并且要将文件名队列传递给reader的 read 方法。read 方法输出一个 key identifying the file and record（在调试过程中非常有用，如果你有一些奇怪的 record）

3.2.1 CSV file

为了读取逗号分隔符分割的text文件（csv），要使用一个