十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

内容简介:十图详解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:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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。

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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):

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

再依次读入B和C:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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。

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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。

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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。

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

对应的代码如下:

#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:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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:

十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)

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。

总结

这篇文章主要用图解的方式详细介绍了TensorFlow读取数据的机制,最后还给出了对应的实战代码,希望能够给大家学习TensorFlow带来一些实质性的帮助。

2017中国人工智能大会(CCAI 2017) 由中国人工智能学会、蚂蚁金服主办,CSDN承办,大会将于7月22日-23日在杭州隆重举行。

与大牛面对面,扫描下方二维码即可报名:


以上所述就是小编给大家介绍的《十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码)》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

产品经理必懂的技术那点事儿

产品经理必懂的技术那点事儿

唐韧 / 电子工业出版社 / 2017-1 / 59

《产品经理必懂的技术那点事儿》以非技术背景产品经理了解技术为主题,将技术知识以简单并且易于理解的方式讲述出来,帮助非技术背景产品经理了解技术、学习技术,旨在帮助产品经理高效地与技术人员进行沟通与合作。 《产品经理必懂的技术那点事儿》的主要内容围绕产品经理需要了解的互联网基础技术知识展开,涉及客户端、服务器端、数据库及一些数据处理知识。同时,还就产品经理需具备的一些软实力,例如沟通能力和解决问......一起来看看 《产品经理必懂的技术那点事儿》 这本书的介绍吧!

CSS 压缩/解压工具
CSS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 CSS 代码

MD5 加密
MD5 加密

MD5 加密工具

HEX HSV 转换工具
HEX HSV 转换工具

HEX HSV 互换工具