Tensorflow如何实现分批量读取数据

小编给大家分享一下Tensorflow如何实现分批量读取数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

之前的博客里使用tf读取数据都是每次fetch一条记录，实际上大部分时候需要fetch到一个batch的小批量数据，在tf中这一操作的明显变化就是tensor的rank发生了变化，我目前使用的人脸数据集是灰度图像，因此大小是92*112的，所以最开始fetch拿到的图像数据集经过reshape之后就是一个rank为2的tensor，大小是92*112的（如果考虑通道，也可以reshape为rank为3的，即92*112*1）。

如果加入batch，比如batch大小为5，那么拿到的tensor的rank就变成了3，大小为5*92*112。

下面规则化的写一下读取数据的一般流程，按照官网的实例，一般把读取数据拆分成两个大部分，一个是函数专门负责读取数据和解码数据，一个函数则负责生产batch。

import tensorflow as tf

def read_data(fileNameQue):

 reader = tf.TFRecordReader()
 key, value = reader.read(fileNameQue)
 features = tf.parse_single_example(value, features={'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
              'img': tf.FixedLenFeature([], tf.string),})
 img = tf.decode_raw(features["img"], tf.uint8)
 img = tf.reshape(img, [92,112]) # 恢复图像原始大小
 label = tf.cast(features["label"], tf.int32)

 return img, label

def batch_input(filename, batchSize):

 fileNameQue = tf.train.string_input_producer([filename], shuffle=True)
 img, label = read_data(fileNameQue) # fetch图像和label
 min_after_dequeue = 1000
 capacity = min_after_dequeue+3*batchSize
 # 预取图像和label并随机打乱，组成batch，此时tensor rank发生了变化，多了一个batch大小的维度
 exampleBatch,labelBatch = tf.train.shuffle_batch([img, label],batch_size=batchSize, capacity=capacity,
              min_after_dequeue=min_after_dequeue)
 return exampleBatch,labelBatch

if __name__ == "__main__":

 init = tf.initialize_all_variables()
 exampleBatch, labelBatch = batch_input("./data/faceTF.tfrecords", batchSize=10)

 with tf.Session() as sess:

  sess.run(init)
  coord = tf.train.Coordinator()
  threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

  for i in range(100):
   example, label = sess.run([exampleBatch, labelBatch])
   print(example.shape)

  coord.request_stop()
  coord.join(threads)

读取数据和解码数据与之前基本相同，针对不同格式数据集使用不同阅读器和解码器即可，后面是产生batch，核心是tf.train.shuffle_batch这个函数，它相当于一个蓄水池的功能，第一个参数代表蓄水池的入水口，也就是逐个读取到的记录，batch_size自然就是batch的大小了，capacity是蓄水池的容量，表示能容纳多少个样本，min_after_dequeue是指出队操作后还可以供随机采样出批量数据的样本池大小，显然，capacity要大于min_after_dequeue，官网推荐：min_after_dequeue + (num_threads + a small safety margin) * batch_size,还有一个参数就是num_threads，表示所用线程数目。

min_after_dequeue这个值越大，随机采样的效果越好，但是消耗的内存也越大。

以上是“Tensorflow如何实现分批量读取数据”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！