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Lv2 太平洋舰队下士
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楼主
2018-02-08 10:11 0 0 只看楼主
电梯直达 
  用十张图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)
  在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考。
  TensorFlow读取机制图解
  首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示:

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  假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中,然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了。这听起来很容易,但事实远没有那么简单。事实上,我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率。
  如何解决这个问题?方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示:

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  读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了。这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题!
  而在TensorFlow中,为了方便管理,在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列”。
  为什么要添加这一层文件名队列?我们首先得了解机器学习中的一个概念:epoch。对于一个数据集来讲,运行一个epoch就是将这个数据集中的谭八爷系统开发图片全部计算一遍。如一个数据集中有三张图片A.jpg、B.jpg、C.jpg,那么跑一个epoch就是指对A、B、C三张图片都计算了一遍。两个epoch就是指先对A、B、C各计算一遍,然后再全部计算一遍,也就是说每张图片都计算了两遍。
  TensorFlow使用文件名队列+内存队列双队列的形式读入文件,可以很好地管理epoch。下面我们用图片的形式来说明这个机制的运行方式。如下图,还是以数据集A.jpg, B.jpg, C.jpg为例,假定我们要跑一个epoch,那么我们就在文件名队列中把A、B、C各放入一次,并在之后标注队列结束。

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  程序运行后,内存队列首先读入A(此时A从文件名队列中出队):

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  再依次读入B和C:

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  此时,如果再尝试读入,系统由于检测到了“结束”,就会自动抛出一个异常(OutOfRange)。外部捕捉到这个异常后就可以结束程序了。这就是TensorFlow中读取数据的基本机制。如果我们要跑2个epoch而不是1个epoch,那只要在文件名队列中将A、B、C依次放入两次再标记结束就可以了。
  TensorFlow读取数据机制的对应函数
  如何在TensorFlow中创建上述的两个队列呢?
  对于文件名队列,我们使用tf.train.string_input_producer函数。这个函数需要传入一个文件名list,系统会自动将它转为一个文件名队列。
  此外tf.train.string_input_producer还有两个重要的参数,一个是num_epochs,它就是我们上文中提到的epoch数。另外一个就是shuffle,shuffle是指在一个epoch内文件的顺序是否被打乱。若设置shuffle=False,如下图,每个epoch内,数据还是按照A、B、C的顺序进入文件名队列,这个顺序不会改变:

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  如果设置shuffle=True,那么在一个epoch内,数据的前后顺序就会被打乱,如下图所示:

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  在TensorFlow中,内存队列不需要我们自己建立,我们只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了,具体实现可以参考下面的实战代码。
  除了tf.train.string_input_producer外,我们还要额外介绍一个函数:tf.train.start_queue_runners。初学者会经常在代码中看到这个函数,但往往很难理解它的用处,在这里,有了上面的铺垫后,我们就可以解释这个函数的作用了。
  在我们使用tf.train.string_input_producer创建文件名队列后,整个系统其实还是处于“停滞状态”的,也就是说,我们文件名并没有真正被加入到队列中(如下图所示)。此时如果我们开始计算,因为内存队列中什么也没有,计算单元就会一直等待,导致整个系统被阻塞。

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  而使用tf.train.start_queue_runners之后,才会启动填充队列的线程,这时系统就不再“停滞”。此后计算单元就可以拿到数据并进行计算,整个程序也就跑起来了,这就是函数tf.train.start_queue_runners的用处。

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  实战代码
  我们用一个具体的例子感受TensorFlow中的数据读取。如图,假设我们在当前文件夹中已经有A.jpg、B.jpg、C.jpg三张图片,我们希望读取这三张图片5个epoch并且把读取的结果重新存到read文件夹中。

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  对应的代码如下:
  ?
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  23# 导入TensorFlow
  import TensorFlow as tf
  # 新建一个Session
  with tf.Session() as sess:
  # 我们要读三幅图片A.jpg, B.jpg, C.jpg
  filename = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg']
  # string_input_producer会产生一个文件名队列
  filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)
  # reader从文件名队列中读数据。对应的方法是reader.read
  reader = tf.WholeFileReader()
  key, value = reader.read(filename_queue)
  # tf.train.string_input_producer定义了一个epoch变量,要对它进行初始化
  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)
  i = 0
  while True:
  i += 1
  # 获取图片数据并保存
  image_data = sess.run(value)
  with open('read/test_%d.jpg' % i, 'wb') as f:
  f.write(image_data)
  我们这里使用filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)建立了一个会跑5个epoch的文件名队列。并使用reader读取,reader每次读取一张图片并保存。
  运行代码后,我们得到就可以看到read文件夹中的图片,正好是按顺序的5个epoch:

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  如果我们设置filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)中的shuffle=True,那么在每个epoch内图像就会被打乱,如图所示:

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  我们这里只是用三张图片举例,实际应用中一个数据集肯定不止3张图片,不过涉及到的原理都是共通的。
  实例:tensorflow读取图片的方法
  下面讲解tensorflow如何读取jpg格式的图片,png格式的图片是一样的。有两种情况:
  第一种就是把图片看做是一个图片直接读进来,获取图片的原始数据,再进行解码,主要用到的函数就是tf.gfile.FastGFile,tf.image.decode_jpeg
  例如:
  ?
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  3
  4import tensorflow as tf;
  image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('/home/penglu/Desktop/11.jpg').read()
  image = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #图片解码
  print image.eval(session=tf.Session())
  输出:
  [[[ 11 63 110]
  [ 14 66 113]
  [ 17 69 116]
  ...,
  第二种方式就是把图片看看成一个文件,用队列的方式读取
  例如:
  ?
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  12
  13import tensorflow as tf;
  path = '/home/penglu/Desktop/11.jpg'
  file_queue = tf.train.string_input_producer([path]) #创建输入队列
  image_reader = tf.WholeFileReader()
  _, image = image_reader.read(file_queue)
  image = tf.image.decode_jpeg(image)
  with tf.Session() as sess:
  coord = tf.train.Coordinator() #协同启动的线程
  threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) #启动线程运行队列
  print sess.run(image)
  coord.request_stop() #停止所有的线程
  coord.join(threads)
  输出:
  [[[ 11 63 110]
  [ 14 66 113]
  [ 17 69 116]
  ...,

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