Tensorflow檔案讀取

tensorflow讀取檔案的特點

讀取檔案資料量特別大

需要在樣本集中隨機讀取n個樣本，每批次讀取的物件不一樣(隨機，分批次)

需要讀取的快(使用tensorflow的執行緒,不使用python的執行緒(全域性直譯器鎖))

tensorflow檔案讀取的步驟

將要讀取的檔案放入檔名佇列中(因為用執行緒來讀需要使用queue)

讀取(執行緒讀取)檔案內容，並實行解碼

批處理，按照指定數量構建乙個批次取出

假設樣本檔案資料都放在當前目錄下的test_data目錄

import tensorflow as tf

import os
#批量讀取文字資料，返回一組樣本資料和標籤資料
defcsv_read
(file_list)
:#1. 將file_list構建成佇列，該api由tensorflow提供
file_queue = tf.train.string_input_producer(file_list)
#2. 讀取檔案內容，並解碼
#建立檔案讀取器
reader = tf.textlinereader(
)#從file_queue中讀取檔案，返回k(檔名稱),v(值)
#這是乙個典型的多執行緒模型，需要使用queue避免執行緒間打架
k,v = reader.reade(file_queue)
#解碼	records =[[
'none'],
['none']]
#給出預設值，用於解碼解不出來
example,label = tf.decode_csv(v,
#值				      record_defaults=records)
#如果解碼不出來（出問題了)的預設值
#3. 批處理,將資料分成指定大小的批次
exam_bat,label_bat = tf.train.batch(
[example,label]
,#資料
batch_size=9,
#每批次讀取的數量
num_threads=1,
)#執行緒數
return exa,_bat,label_bat	#返回批量讀取出來的資料
if __name__ ==
'__main__'
:#1.構建檔案佇列
dir_name =
'./test_data/'
file_names = os.listdir(dir_name)
#列出所有檔案
file_list =
#python的變數
for f in file_names:
#將完整的檔案路徑新增到file_list中
#呼叫csv_read()，批量讀取file_list中檔案，返回一組樣本資料和標籤資料
example,label = csv_read(file_list)
#執行with tf.session(
)as sess:
#定義乙個執行緒協調器來管理執行緒：等待**執行緒**資源
coord = tf.train.coordinator(
)#建立一組執行緒幹活
threads = tf.train.start_queue_runners(sess,
coord=coord)
#指點執行緒協調器
#執行讀取檔案的op(這兒才真正執行)
print
(sess.run(
[example,label]))
#**執行緒
coord.request_stop(
)#請求執行緒停止
coord.join(threads)
#等待執行緒結束**資源

import tensorflow as tf

import os
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取def
img_read
(file_list)
:#1. 構建檔案佇列
file
-queue = tf.train.string_input_producer(file_list)
#2.讀取資料
#定義讀取器,直接讀取整個檔案(csv是按行讀)
reader = tf.wholefilereader(
)#讀檔案，返回k(name)和v(值)
k, v = reader.read(file_queue)
#解碼,呼叫tf.image.decode_jped()
img = tf.image.decode_jpeg(v)
#調整大小
img_resized = tf.image.resize(img,
[200
,200])
#設定大小200*200
#固定樣本資料的格式(批處理對格式有要求）
img_resized.set_shape(
[200
,200,3
])#3.批處理
img_bat = tf.train.batch(
[img_resized]
,#資料
batch_size=10,
#每批次處理資料數
num_threads=1)
#執行緒數
return img_bat	#返回批處理資料
if __name__ ==
'__main__'
:#1. 構建檔案佇列
dir_name =
'../data/test_img/'
file_names = os.listdir(dir_name)
#列出所有檔案
file_list =
for f in file_names:
#拼出完整檔案路徑，並新增到列表
)#批量讀取file_list中指定檔案,返回樣本資料
imgs = img_read(file_list)
with tf.session(
)as sess:
coord = tf.train.coordinator(
)		threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)
#在當前session下執行op,並用imgs接收資料
imgs = imgs.
eval()
coord.request_stop(
)		coord.join(threads)
#視覺化
plt.figure(
'imgshow'
,facecolor=
'lightgray'
)#建立子圖，顯示
for i in
range(10
):plt.subplot(2,
5,i+1)
#建立2行5列共10個子圖，用來顯示,當樣本資料中不夠10張時再次讀取資料，顯示時顯示重複的
plt.xticks(
)	plt.yticks(
)	plt.imshow(imgs[i]
.astype(
'int32'))
#imgs資料為float型，使用astype轉為int
plt.tight_layout(
)#緊湊顯示
plt.show(
)

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