TensorFlow 讀取CSV檔案例項

2022-07-11 03:45:08 字數 1464 閱讀 4008

import

tensorflow as tf

import

osdef

csvread(filelist):

'''讀取csv檔案

:param filename: 路徑+檔名的列表

:return: 讀取內容

'''#

1. 構造檔案的佇列

file_queue =tf.train.string_input_producer(filelist)

#2. 構造csv閱讀器讀取佇列資料(按一行)

reader =tf.textlinereader()

key,value =reader.read(file_queue)

#3.對每行內容解碼

#record_defaults:指定每乙個樣本的每一列的型別,指定預設值[['none'],[4.0]]

records = [['

none

'],['

none']]

example,label = tf.decode_csv(value,record_defaults=records)

#batch_size跟佇列,資料的數量沒有影響,只決定這批次取多少資料

#4. 想要讀取多個資料,就需要批處理

example_batch,label_batch = tf.train.batch([example,label],batch_size=9,num_threads=1,capacity=9)

#print(example,label)

return

example_batch,label_batch

if__name__ == '

__main__':

#找到檔案,構建列表

filename = os.listdir('

./data/csvdata/')

#拼接路徑 重新組成列表

filelist = [os.path.join('

./data/csvdata/

',file) for file in

filename]

#呼叫函式傳參

example_batch,label_batch =csvread(filelist)

#開啟會話

with tf.session() as sess:

#定義乙個執行緒協調器

coord =tf.train.coordinator()

#開啟讀檔案的執行緒

threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)

#列印讀取的內容

print

(sess.run([example_batch,label_batch]))

#**子執行緒

coord.request_stop()

coord.join(threads)

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