如何使用Tensorflow将自己的数据分割成batch训练

这篇文章主要介绍了如何使用Tensorflow将自己的数据分割成batch训练，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

一、tf.slice_input_producer（）

首先需要讲解两个函数,第一个函数是 ：tf.slice_input_producer（），这个函数的作用是从输入的tensor_list按要求抽取一个tensor放入文件名队列，下面解释下各个参数：

tf.slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,
       capacity=32, shared_name=None, name=None)

tensor_list 这个就是输入，格式为tensor的列表；一般为[data, label]，即由特征和标签组成的数据集

num_epochs 这个是你抽取batch的次数，如果没有给定值，那么将会抽取无数次batch（这会导致你训练过程停不下来），如果给定值，那么在到达次数之后就会报OutOfRange的错误

shuffle 是否随机打乱，如果为False，batch是按顺序抽取；如果为True，batch是随机抽取

seed 随机种子

capcity 队列容量的大小，为整数

name 名称

举个例子：我的data的shape为（4000,10），label的shape为（4000,2），运行下面这行代码

input_queue = tf.train.slice_input_producer([data, label], num_epochs=1, shuffle=True, capacity=32 )

结果如图，可以看出返回值为一个包含两组数据的list，每个list的shape与输入的data和label的shape对应

二、tf.train.batch（）& tf.train.shuffle_batch（）

第二个函数为:tf.train.batch()，tf.train.shuffle_batch（）,这个函数的作用为生成大小为batch_size的tensor,下面解释下各个参数：

tf.train.batch([data, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,num_threads=num_thread,allow_smaller_final_batch= True)
tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,num_threads=num_thread,allow_smaller_final_batch=True)

[data，label] 输入的样本和标签

batch_size batch的大小

capcity 队列的容量

num_threads 线程数，使用多少个线程来控制整个队列

allow_smaller_final_batch 这个是当最后的几个样本不够组成一个batch的时候用的参数，如果为True则会重新组成一个batch

下面给出生成batch的函数，由上面两个函数组成：

def get_Batch(data, label, batch_size):
 print(data.shape, label.shape)
 input_queue = tf.train.slice_input_producer([data, label], num_epochs=1, shuffle=True, capacity=32 ) 
 x_batch, y_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=32, allow_smaller_final_batch=False)
 return x_batch, y_batch

还是同样的输入，batch_size设为2000，看下运行后的返回值的shape：

可以发现，返回是样本数目为2000的tensor,也就是达到了将自己的数据打包成batch的功能

三、batch的使用方法

生成batch只完成了一半，后面的使用方法也比较复杂，直接上一个完整的程序来讲解会方便理解一些：下面代码构建了一个单层感知机，对数据进行分类，主要看一下训练过程中如何使用生成好了的batch，具体细节都写在注释里面了。

import tensorflow as tf
import scipy.io as sio
import numpy as np
 
 
def get_Batch(data, label, batch_size):
 print(data.shape, label.shape)
 input_queue = tf.train.slice_input_producer([data, label], num_epochs=1, shuffle=True, capacity=32 ) 
 x_batch, y_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=32, allow_smaller_final_batch=False)
 return x_batch, y_batch
 
 
data = sio.loadmat('data.mat')
train_x = data['train_x']
train_y = data['train_y']
test_x = data['test_x']
test_y = data['test_y']
 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
 
w = tf.Variable(tf.truncated_normal([10, 2], stddev=0.1))
b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2], stddev=0.1))
pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)
 
loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(pred), reduction_indices=[1]))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(2e-5).minimize(loss)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(pred, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32), name='evaluation')
 
x_batch, y_batch = get_Batch(train_x, train_y, 1000)
# 训练
with tf.Session() as sess:
 #初始化参数
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 sess.run(tf.local_variables_initializer())
 # 开启协调器
 coord = tf.train.Coordinator()
 # 使用start_queue_runners 启动队列填充
 threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)
 epoch = 0
 try:
  while not coord.should_stop():
   # 获取训练用的每一个batch中batch_size个样本和标签
   data, label = sess.run([x_batch, y_batch])
   sess.run(optimizer, feed_dict={x: data, y: label})
   train_accuracy = accuracy.eval({x: data, y: label})
   test_accuracy = accuracy.eval({x: test_x, y: test_y})
   print("Epoch %d, Training accuracy %g, Testing accuracy %g" % (epoch, train_accuracy, test_accuracy))
   epoch = epoch + 1
 except tf.errors.OutOfRangeError: # num_epochs 次数用完会抛出此异常
  print("---Train end---")
 finally:
  # 协调器coord发出所有线程终止信号
  coord.request_stop()
  print('---Programm end---')
 coord.join(threads) # 把开启的线程加入主线程，等待threads结束

总共训练的次数为（样本数目/batch_size）*num_epochs

四、 简单生成Batch的方法

最近发现了一种简单生生成batch的方法，实现简单，操作方便，就是时间复杂度可能高了一点，直接上代码。通过np.random.choice方法每次在范围[0, len(all_data))内抽取大小为size的索引。然后通过这部分索引构建batch。

epoch = 150
for i in tqdm(range(epoch)):
 # 在total_train_xs, total_train_ys数据集中随机抽取batch_size个样本出来
 # 作为本轮迭代的训练数据batch_xs, batch_ys
 batch_size = 1000
 sample_idxs = np.random.choice(range(len(all_data)), size=batch_size)
 batch_xs = []
 batch_ys = []
 
 val_sample_idxs = np.random.choice(range(len(all_data)), size=batch_size)
 val_batch_xs = []
 val_batch_ys = []
 
 for j in range(batch_size):
  train_id = sample_idxs[j]
  batch_xs.append(all_data[train_id])
  batch_ys.append(all_label[train_id])
 
  val_id = val_sample_idxs[j]
  val_batch_xs.append(all_data[val_id])
  val_batch_ys.append(all_label[val_id])
 
 batch_xs = np.array(batch_xs)
 batch_ys = np.array(batch_ys)
 val_batch_xs = np.array(val_batch_xs)
 val_batch_ys = np.array(val_batch_ys)
 
 
 # 喂训练数据进去训练
 sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
 if i % 50 == 0:
  y_train_pred = np.array(sess.run(y, feed_dict={x: batch_xs})).reshape(len(batch_xs))
  y_pred = np.array(sess.run(y, feed_dict={x: val_batch_xs})).reshape(len(val_batch_xs))
  # draw(y_test, y_pred)
  print("Iteration %d, train RMSE %f, val RMSE %f" % (i, calcaulateRMSE(batch_ys, y_train_pred), calcaulateRMSE(val_batch_ys, y_pred)))

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