TFRecords 格式数据文件处理流程
TFRecords 文件包含了 tf.train.Example 协议缓冲区(protocol buffer)，协议缓冲区包含了特征 Features。TensorFlow 通过 Protocol Buffers 定义了 TFRecords 文件中存储的数据记录及其所含字段的数据结构，它们分别定义在 tensorflow/core/example 目录下的 example.proto 和 feature.proto 文件中。因此，我们将数据记录转换后的张量称为样例，将记录包含的字段称为特征域。
TFRecords 文件的样例结构层次非常清晰，一个样例包含一组特征。一组特征由多个特征向量组成的 Python 字典构成。为了说明读取 TFRecords 文件中样例的方法，我们首先使用 tf.python_io.TFRecordWriter 方法将下表中的数据写入 TFRecords 文件 stat.tfrecord 中。
表格如下：
'''writer.py'''
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 创建向TFRecords文件写数据记录的writer
writer = tf.python_io.TFRecordWriter('stat.tfrecord')
# 2轮循环构造输入样例
for i in range(1,3):
# 创建example.proto中定义的样例
example = tf.train.Example(
features = tf.train.Features(
feature = {
'id': tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=[i])),
'age': tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=[i*24])),
'income': tf.train.Feature(float_list = tf.train.FloatList(value=[i*2048.0])),
'outgo': tf.train.Feature(float_list = tf.train.FloatList(value=[i*1024.0]))
}
)
)
# 将样例序列化为字符串后，写入stat.tfrecord文件
writer.write(example.SerializeToString())
# 关闭输出流
writer.close()
然后使用 tf.TFRecordReader 方法读取 stat.tfrecord 文件中的样例，接着使用 tf.parse_single_example 将样例转换为张量。
tf.parse_single_example 方法的输入参数 features 是一个 Python 字典，具体包括组成样例的所有特征的名称和数据类型，
它们必须与 writer. py 中使用 tf.train.Features 方法定义的特征保持完全一致。tf.FixedLenFeature 方法的输入参数为特征形状和特征数据类型。
因为本例中的4个特征都是标量，所以形状为 [] 。
'''reader.py'''
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 创建文件名队列filename_queue
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['stat.tfrecord'])
# 创建读取TFRecords文件的reader
reader = tf.TFRecordReader()
# 取出stat.tfrecord文件中的一条序列化的样例serialized_example
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
# 将一条序列化的样例转换为其包含的所有特征张量
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'id': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'age': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'income': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
'outgo': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
}
)
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init_op)
# 启动执行入队搡作的后台线程
tf.start_queue_runners(sess=sess)
# 读取第一条数据记录
for i in range(2)：
example=sess.run(features)
print(example)
'''
{'age': 24, 'outgo': 1024.0, 'id': 1, 'income': 2048.0}
{'age': 48, 'outgo': 2048.0, 'id': 2, 'income': 4096.0}
'''
在会话执行时，为了使计算任务顺利获取到输入数据，我们需要使用 tf.train.start_queue_runners 方法启动执行入队操作的所有线程，
具体包括将文件名入队到文件名队列的操作，以及将样例入队到样例队列的操作。这些队列操作相关的线程属于 TensorFIow 的后台线程，
它们确保文件名队列和样例队列始终有数据可以供后续操作读取。
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虽然我们用上面的代码成功读取并输出了 stat.tfrecord 文件中的数据，但是这种方法并不适用于生产环境。因为它的容错性较差，主要体现在队列操作后台线程的生命周期“无入管理"，任何线程出现异常都会导致程序崩溃。常见的异常是文件名队列或样例队列越界抛出的 tf.errors.0ut0fRangeError 。队列越界的原因通常是读取的数据记录数量超过了 tf.train_string_input_producer 方法中指定的数据集遍历次数。
为了处理这种异常，我们使用 tf.train.coordinator 方法创建管理多线程生命周期的协调器。协调器的工作原理很简单，它监控 TensorFlow 的所有后台线程。当其中某个线程出现异常时，它的 should_stop 成员方法返回 True，for 循环结束。然后程序执行 finally 中协调器的 request_stop 成员方法，请求所有线程安全退出。
需要注意的是，当我们使用协调器管理多线程前，需要先执行 tf.local_variables_initializer 方法对其进行初始化。为此，我们使用 tf.group 方法将它和 tf.global_variables_initializer 方法聚合生成整个程序的初始化操作 init_op 。
创建协调器
使用协调器的示例如下：
import tensorflow as tf # 创建文件名队列filename_queue，并制定遍历两次数据集 filename_queue = tf.train.string_input_producer(['stat.tfrecord'], num_epochs=2) # 省略中间过程
#同上面 # 聚合两种初始化操作 init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) sess.run(init_op) # 创建协调器，管理线程 coord = tf.train.Coordinator() # 启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队。 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) # 打印程序的后台线程信息 print('Threads: %s' % threads) try: for i in range(10): if not coord.should_stop(): example = sess.run(features) print(example) except tf.errors.OutOfRangeError: print('Catch OutOfRangeError') finally: # 请求停止所有后台线程 coord.request_stop() print('Finishreading') # 等待所有后台线程安全退出 coord.join(threads) sess.close() ''' 输出: Threads: [<Thread(Thread-1, started daemon 149248776427264)>, \ <Thread(Thread-2, started daemon 149248768934560)>] {'age': 24, 'outgo': 1024.0, 'id': 1, 'income': 2048.0} {'age': 48, 'outgo': 2048.0, 'id': 2, 'income': 4096.0} {'age': 24, 'outgo': 1024.0, 'id': 1, 'income': 2048.0} {'age': 48, 'outgo': 2048.0, 'id': 2, 'income': 4096.0} Catch OutOfRangeError Finish reading '''
这两句实现的功能就是创建线程并使用 QueueRunner 对象来提取数据。简单来说：使用 tf.train 函数添加 QueueRunner 到 TensorFlow 中。在运行任何训练步骤之前，需要调用 tf.train.start_queue_runners 函数，否则 TensorFlow 将一直挂起。
前面说过 tf.train.start_queue_runners 这个函数将会启动输入管道的线程，填充样本到队列中，以便出队操作可以从队列中拿到样本。这种情况下最好配合使用一个 tf.train.Coordinator ，这样可以在发生错误的情况下正确地关闭这些线程。如果你对训练迭代数做了限制，那么需要使用一个训练迭代数计数器，并且需要被初始化。
创建批样例数据
经过之前的介绍，我们最后得到了许多样例，但是这些样例需要打包聚合成批数据才能供模型训练、评价和推理使用。TensorFlow 提供的 tf.train.shuffle_batch 方法不仅能够使用样例创建批数据，而且能顾在打包过程中打乱样例顺序，增加随机性。因此，我们认为完整的输入流水线应该还包括一个批数据队列。
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代码实例如下：
def get_my_example(filename_queue):
reader = tf.SomeReader()
_, value = reader.read(filename_queue)
features = tf.decodesome(value)
# 对样例进行预处理
processed_example = some_processing(features)
return processed_example
def input_pipeline(filenames, batchsize, num_epochs=None):
# 当num_epochs--None时，表示文件名队列总是可用的，一直循环入队
filename_queue.tf.train.string_input_producer(
filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=True)
example = get_my_example(filename_queue)
# min_after_dequeue表示从样例队列中出队的样例个数，
# 值越大表示打乱顺序效果越好，同时意味着消耗更多内存
min_after_dequeue = 10000
# capacity表示扯数据队列的容量，推荐设置：
# min_after_dequeue + (num_threads + a small safety margin) * batchsize
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size
# 创建样例example_batch
examplebatch = tf.train.shuffle_batch(
[example], batch_size=batch_size, capacity=capacity,
min_after_dequeue=min_after_dequeue)
return example_batch
代码模板
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
def read_and_decode(filename):
filename_list = tf.gfile.Glob(filename_pattern)
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename_list, shuffle=True)
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'label_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
})
label = tf.decode_raw(features['label_raw'], tf.uint8)
label = tf.reshape(label, [512, 512, 1])
label = tf.cast(label, tf.float32)
label_max = tf.reduce_max(label)
label_min = tf.reduce_min(label)
label = (label - label_min) / (label_max - label_min)
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [512, 512, 1])
img = tf.cast(img, tf.float32)
img_max = tf.reduce_max(img)
img_min = tf.reduce_min(img)
img = (img - img_min) / (img_max - img_min)
example_queue = tf.RandomShuffleQueue(
capacity=16*batch_size,
min_after_dequeue=8*batch_size,
dtypes=[tf.float32, tf.float32],
shapes=[[512, 512, 1], [512, 512, 1]])
num_threads = 16
example_enqueue_op = example_queue.enqueue([img, label])
tf.train.add_queue_runner(tf.train.queue_runner.QueueRunner(
example_queue, [example_enqueue_op]*num_threads))
images, labels = example_queue.dequeue_many(batch_size)
return images, labels
train_images, train_labels = read_tfrecord('./data/train.tfrecord',
batch_size=train_batch_size)
val_images, val_labels = read_tfrecord('./data/validation.tfrecord',
batch_size=valid_batch_size)
sess = tf.Session()
init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(),
tf.local_variables_initializer())
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
try:
while not coord.should_stop():
example = sess.run(train_op)
print(example)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Catch OutOfRangeError')
finally:
coord.request_stop()
print('Finishreading')
coord.join(threads)
sess.close()
原文链接：https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/90523253