TensorFlow的数据读取方法

引言

Tensorflow的数据读取有三种方式:

  • Preloaded data: 预加载数据
  • Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。
  • Reading from file: 从文件中直接读取

这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。

TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活。而Python恰好相反,所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的,并提供API给Python。Python调用这些API,设计训练模型(Graph),再将设计好的Graph给后端去执行。简而言之,Python的角色是Design,C++是Run。

Preload与Feeding

Preload

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import tensorflow as tf
# 设计Graph
x1 = tf.constant([2, 3, 4])
x2 = tf.constant([4, 0, 1])
y = tf.add(x1, x2)
# 打开一个session –> 计算y
with tf.Session() as sess:
print sess.run(y)

在设计Graph的时候,x1和x2就被定义成了两个有值的列表,在计算y的时候直接取x1和x2的值。

Feeding

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import tensorflow as tf
# 设计Graph
x1 = tf.placeholder(tf.int16)
x2 = tf.placeholder(tf.int16)
y = tf.add(x1, x2)
# 用Python产生数据
li1 = [2, 3, 4]
li2 = [4, 0, 1]
# 打开一个session –> 喂数据 –> 计算y
with tf.Session() as sess:
print sess.run(y, feed_dict={x1: li1, x2: li2})

在这里x1, x2只是占位符,没有具体的值,那么运行的时候去哪取值呢?这时候就要用到sess.run()中的feed_dict参数,将Python产生的数据喂给后端,并计算y。

两种方法的区别

Preload:
将数据直接内嵌到Graph中,再把Graph传入Session中运行。当数据量比较大时,Graph的传输会遇到效率问题。
Feeding:
用占位符替代数据,待运行的时候填充数据。

Reading From File

前两种方法很方便,但是遇到大型数据的时候就会很吃力,即使是Feeding,中间环节的增加也是不小的开销,比如数据类型转换等等。最优的方案就是在Graph定义好文件读取的方法,让TF自己去从文件中读取数据,并解码成可使用的样本集。

AnimatedFileQueues

在上图中,首先由一个单线程把文件名堆入队列,两个Reader同时从队列中取文件名并读取数据,Decoder将读出的数据解码后堆入样本队列,最后单个或批量取出样本(图中没有展示样本出列)。我们这里通过三段代码逐步实现上图的数据流,这里我们不使用随机,让结果更清晰。

文件准备

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$ echo -e “Alpha1,A1\nAlpha2,A2\nAlpha3,A3” > A.csv
$ echo -e “Bee1,B1\nBee2,B2\nBee3,B3” > B.csv
$ echo -e “Sea1,C1\nSea2,C2\nSea3,C3” > C.csv
$ cat A.csv
Alpha1,A1
Alpha2,A2
Alpha3,A3

单个Reader,单个样本

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import tensorflow as tf
# 生成一个先入先出队列和一个QueueRunner
filenames = [‘A.csv’, ‘B.csv’, ‘C.csv’]
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
# 定义Reader
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# 定义Decoder
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[[‘null’], [‘null’]])
# 运行Graph
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() #创建一个协调器,管理线程
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) #启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队。
for i in range(10):
print example.eval() #取样本的时候,一个Reader先从文件名队列中取出文件名,读出数据,Decoder解析后进入样本队列。
coord.request_stop()
coord.join(threads)
# outpt
Alpha1
Alpha2
Alpha3
Bee1
Bee2
Bee3
Sea1
Sea2
Sea3
Alpha1

单个Reader,多个样本

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import tensorflow as tf
filenames = [‘A.csv’, ‘B.csv’, ‘C.csv’]
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=[[‘null’], [‘null’]])
# 使用tf.train.batch()会多加了一个样本队列和一个QueueRunner。Decoder解后数据会进入这个队列,再批量出队。
# 虽然这里只有一个Reader,但可以设置多线程,相应增加线程数会提高读取速度,但并不是线程越多越好。
example_batch, label_batch = tf.train.batch(
[example, label], batch_size=5)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(10):
print example_batch.eval()
coord.request_stop()
coord.join(threads)
# output
# [‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’]
# [‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’]
# [‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’]
# [‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’]
# [‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’]
# [‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’]
# [‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’]
# [‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’]
# [‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’]
# [‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’]

多Reader,多个样本

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import tensorflow as tf
filenames = [‘A.csv’, ‘B.csv’, ‘C.csv’]
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False)
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [[‘null’], [‘null’]]
example_list = [tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
for _ in range(2)] # Reader设置为2
# 使用tf.train.batch_join(),可以使用多个reader,并行读取数据。每个Reader使用一个线程。
example_batch, label_batch = tf.train.batch_join(
example_list, batch_size=5)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(10):
print example_batch.eval()
coord.request_stop()
coord.join(threads)
# output
# [‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’]
# [‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’]
# [‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’]
# [‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’]
# [‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’]
# [‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’]
# [‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’]
# [‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’]
# [‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’]
# [‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’]

tf.train.batchtf.train.shuffle_batch函数是单个Reader读取,但是可以多线程。tf.train.batch_jointf.train.shuffle_batch_join可设置多Reader读取,每个Reader使用一个线程。至于两种方法的效率,单Reader时,2个线程就达到了速度的极限。多Reader时,2个Reader就达到了极限。所以并不是线程越多越快,甚至更多的线程反而会使效率下降。

迭代控制

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filenames = [‘A.csv’, ‘B.csv’, ‘C.csv’]
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, shuffle=False, num_epochs=3) # num_epoch: 设置迭代数
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [[‘null’], [‘null’]]
example_list = [tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
for _ in range(2)]
example_batch, label_batch = tf.train.batch_join(
example_list, batch_size=5)
init_local_op = tf.initialize_local_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_local_op) # 初始化本地变量
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
try:
while not coord.should_stop():
print example_batch.eval()
except tf.errors.OutOfRangeError:
print(‘Epochs Complete!’)
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
# output
# [‘Alpha1’ ‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’]
# [‘Bee3’ ‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’]
# [‘Alpha2’ ‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’]
# [‘Sea1’ ‘Sea2’ ‘Sea3’ ‘Alpha1’ ‘Alpha2’]
# [‘Alpha3’ ‘Bee1’ ‘Bee2’ ‘Bee3’ ‘Sea1’]
# Epochs Complete!

在迭代控制中,记得添加tf.initialize_local_variables(),官网教程没有说明,但是如果不初始化,运行就会报错。

ref:http://honggang.io/tags

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