2018百度之星开发者大赛－paddlepaddle学习（二）将数据保存为recordio文件并读取

paddlepaddle将数据保存为recordio文件并读取

因为有时候一次性将数据加载到内存中有可能太大，所以我们可以选择将数据转换成标准格式recordio文件并读取供我们的网络利用，接下来记录一下如何保存数据为recordio，并读取。

将数据保存为RecordIO文件

import paddle.fluid as fluid
import numpy

def reader_creator():
    def __impl__():
        for i in range(1000):
            yield [
                     numpy.random.random(size=[3,224,224], dtype="float32"),
                     numpy.random.random(size=[1], dtype="int64")
                  ]
    return __impl__

img = fluid.layers.data(name="image", shape=[3, 224, 224])
label = fluid.layers.data(name="label", shape=[1], dtype="int64")
feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[img, label], place=fluid.CPUPlace())

BATCH_SIZE = 32
reader = paddle.batch(reader_creator(), batch_size=BATCH_SIZE)
fluid.recordio_writer.convert_reader_to_recordio_file(
   "train.recordio", feeder=feeder, reader_creator=reader)

乍看也能看懂，非常合理，但是我这么保存以后就出现问题，在后面的读取数据的时候，一般我们会把[3,244,244]的图片送入卷积层，但是会报错，提示维数至少为４维，这点跟tensorflow一样，第一维是维数，那么应该怎么办呢？我的方法是：

    def reader_creator():
        def __impl__():
            for i in range(len(src_im_test)):
                yield [
                    src_im_test[i],#shape=[3,244,244]
                    test_desmap[i],#shape＝[3,244,244]
                    test_num[i] #shape=[1]
                ]

        return __impl__
    img = fluid.layers.data(name="image", shape=[-1,3, 244, 244])#注意这里要加－１
    label = fluid.layers.data(name="label", shape=[-1,1,244, 244])
    num = fluid.layers.data(name="num", shape=[1], dtype='int64')
    feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[img, label, num], place=fluid.CPUPlace())
    reader = paddle.batch(reader_creator(), batch_size=１)
    fluid.recordio_writer.convert_reader_to_recordio_file(
        "train.recordio", feeder=feeder, reader_creator=reader)

这里把batch_size 设为１，后面读取的时候可以自由组batch_size。

从RecordIO读取数据传入网络

这里是官网代码：

import paddle.fluid as fluid

file_obj = fluid.layers.open_files(
  filenames=["train.recordio"],
  shape=[[3, 224, 224], [1]],
  lod_levels=[0, 0],
  dtypes=["float32", "int64"],
  pass_num=100
)

image, label = fluid.layers.read_file(file_obj)

对应于上面的官网例子，但是前面说过，这样子有问题（在我这里是不能送入卷积层），下面给出我的读取方法，和上面我的代码相对应：

import paddle.fluid as fluid
file_obj = fluid.layers.open_files(
    filenames=["train.recordio"],
    shapes = [[-1,3, 244, 244], [-1,1,244, 244],[-1, 1]],
    dtypes=['float32','float32','int64'],
    lod_levels=[0, 0, 0],
)
file_obj = fluid.layers.batch(file_obj, batch_size=9)
img, des_im, total_num = fluid.layers.read_file(file_obj)#这里的数据可以直接送入网络
conv1 = fluid.layers.conv2d(img, 1, 1)#如果前面保存时不指定-１，这里就会报错
loss =fluid.layers.reduce_mean(fluid.layers.square_error_cost(input=conv1,label=des_im))
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
loss_v, = exe.run(fetch_list=[loss])
print "loss is {}".format(loss_v)

这里需要说明的是，从文件里面读取的数据已经是网络可以识别的数据格式了，有兴趣的话可以fluid.layers.data生成的变量一起print出来看一下，是一样的类型。

结果：

loss is [190564.94]

注意，返回的是一个numpy array,这里可以修改exe.run里面的参数return_numpy＝False来决定。

我们再来看一下：

num = exe.run(fetch_list=[total_num])
print "num is {}".format(num)

结果：

num is [[17]
        [13]
        [61]
        [9]
        [8]
        [9]
        [17]
        [29]
        [9]]

同样返回的也是numpy array,可以看出来是怎么组成batch的。