『TensorFlow』队列&多线程&TFRecod文件_我辈当高歌

TF数据读取队列机制详解

  • TFR文件多线程队列读写操作：

    • TFRecod文件写入操作：

import tensorflow as tf
def _int64_feature(value):
    # value必须是可迭代对象
    # 非int的数据使用bytes取代int64即可
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
num_shards = 2
instance_perPshard = 2
for i in range(num_shards):
    filename = (‘FTR/data.tfrecords-%.5d-of-%.5d‘ % (i, num_shards))
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)                      #<---------书写器打开
    for j in range(instance_perPshard):
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ #<---------书写入缓冲区
            ‘i‘:_int64_feature(i),
            ‘j‘:_int64_feature(j)
        }))
        writer.write(example.SerializeToString())                       #<---------书写入实际文件
    writer.close()                                                      #<---------书写器关闭

    • TFRecod文件读取操作：

默认多线程，这个默认的多线程过程用于维护文件名队列

‘‘‘读取TFR‘‘‘

files = ["FTR/data.tfrecords-00000-of-00002","FTR/data.tfrecords-00001-of-00002"]
# files = tf.train.match_filenames_once("FTR/data.tfrecords-*")

# 输入文件名列表
# 返回QueueRunner & FIFOQueue
# 打乱顺序&加入队列 和 输出队列获取文件 属于单独的线程
filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) #<---------输入文件队列
reader = tf.TFRecordReader()                        #<---------读取器打开
_,serialized_example = reader.read(filename_queue)  #<---------读取原始文件
features = tf.parse_single_example(                 #<---------读取解析后文件
    serialized_example,
    features={
        ‘i‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
        ‘j‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
    })

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    coord = tf.train.Coordinator() #<---------多线程
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) #<---------文件名队列填充线程启动
    for i in range(6):
        print(sess.run([features[‘i‘],features[‘j‘]]))            #<---------实际会话中启动读取过程
    coord.request_stop()           #<---------多线程
    coord.join(threads)            #<---------多线程

    • TFRecod文件打包操作：

打包机制：

——————多线程调用前面的节点计算入队

——————批量出队并打包

所以不需要修改解析读取数据过程为循环之类的，可以说很是方便

example_batch, label_batch = tf.train.batch([example, label],     #<---------多线程batch生成
                                            batch_size=batch_size,
                                            num_threads=3,
                                            capacity=capacity)
example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([example, label],     #<---------多线程随机batch生成
                                            batch_size=batch_size,
                                            num_threads=3,
                                            capacity=capacity,                                            min_after_dequeue=30)     由于元素太少随机意义就不大了，所以多了个参数      
files = ["FTR/data.tfrecords-00000-of-00002","FTR/data.tfrecords-00001-of-00002"]
# files = tf.train.match_filenames_once("FTR/data.tfrecords-*")

# 输入文件名列表
# 返回QueueRunner & FIFOQueue
# 打乱顺序&加入队列 和 输出队列获取文件 属于单独的线程
filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) #<---------输入文件队列
reader = tf.TFRecordReader()                        #<---------读取
_,serialized_example = reader.read(filename_queue)  #<---------读取
features = tf.parse_single_example(                 #<---------读取
    serialized_example,
    features={
        ‘i‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
        ‘j‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
    })

example, label = features[‘i‘], features[‘j‘]
batch_size = 2
capacity = 1000 + 3 * batch_size

# 入队单个样例，出队batch
# 可以指定多个线程同时执行入队操作
example_batch, label_batch = tf.train.batch([example, label],     #<---------多线程batch生成
                                            batch_size=batch_size,
                                            num_threads=3,
                                            capacity=capacity)
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    coord = tf.train.Coordinator()                                #<---------多线程管理器
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) #<---------文件名队列填充线程启动
    for i in range(3):
        cur_example_batch, cur_label_batch = sess.run([example_batch, label_batch])
        print(cur_example_batch, cur_label_batch)
    coord.request_stop()                                          #<---------多线程关闭
    coord.join(threads)

这个输出每一行前为image（代指），后为label，第一行的数据对实际为0-0,0-1:

[0 0] [0 1]
[1 1] [0 1]
[0 0] [0 1]

  • 图片文件使用TFR读写测试：

read的二进制数据直接进行_bytes_feature化就可以写入文件，使用tf.string类型读出图片数据后可以直接decode解码之（推测tf中string对应二进制数据类型）。

把一张图片写入TFR中：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def _int64_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
img_raw = tf.gfile.FastGFile(‘123123.jpeg‘,‘rb‘).read()

filename = (‘FTR/image.tfrecords‘)
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename) #<---------书写
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ #<---------书写
    ‘image‘:_bytes_feature(img_raw),
    ‘label‘:_int64_feature(1)
    }))
writer.write(example.SerializeToString()) #<---------书写
writer.close()

从TFR中读取图片数据并解码绘制出来：

filename_queue = tf.train.string_input_producer([‘FTR/image.tfrecords‘], shuffle=False) #<---------输入文件队列
reader = tf.TFRecordReader()                        #<---------读取
_,serialized_example = reader.read(filename_queue)  #<---------读取
features = tf.parse_single_example(                 #<---------读取
    serialized_example,
    features={
        ‘image‘:tf.FixedLenFeature([],tf.string),
        ‘label‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
    })
img = tf.image.decode_jpeg(features[‘image‘])
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()

    coord = tf.train.Coordinator()  # <---------多线程
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)  # <---------文件名队列填充线程启动
    # img_raw, label = sess.run([features[‘image‘], features[‘label‘]])
    image = sess.run(img)
    plt.imshow(image)
    plt.show()
    coord.request_stop()  # <---------多线程
    coord.join(threads)  # <---------多线程

  • 图片文件直接使用队列读写操作：

仅仅示范了维护图片文件名队列的读写，没有过多的其他操作

reader = tf.WholeFileReader()：新的读取器，应该是范用性二进制文件读取器

# 导入tensorflow
import tensorflow as tf

# 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 = [‘123.png‘, ‘123123.jpeg‘]
    # 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()                             #<---------注意读取器不一样了
    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(‘test_%d.jpg‘ % i, ‘wb‘) as f:
            f.write(image_data)

  • 书上的队列文件使用样例：

文件名队列创建->读取解析文件->打包解析好的文件->多线程启动图训练（多线程指被使用的部分其实还是文件读取）

import tensorflow as tf

‘‘‘创建文件列表‘‘‘

files = tf.train.match_filenames_once("Records/output.tfrecords")
filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)

‘‘‘解析TFRecord文件里的数据‘‘‘

# 读取文件。

reader = tf.TFRecordReader()
_,serialized_example = reader.read(filename_queue)

# 解析读取的样例。
features = tf.parse_single_example(
    serialized_example,
    features={
        ‘image_raw‘:tf.FixedLenFeature([],tf.string),
        ‘pixels‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
        ‘label‘:tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
    })

decoded_images = tf.decode_raw(features[‘image_raw‘],tf.uint8)
retyped_images = tf.cast(decoded_images, tf.float32)
labels = tf.cast(features[‘label‘],tf.int32)
#pixels = tf.cast(features[‘pixels‘],tf.int32)
images = tf.reshape(retyped_images, [784])

‘‘‘将文件以100个为一组打包‘‘‘

min_after_dequeue = 10000
batch_size = 100
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size

image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([images, labels],
                                                    batch_size=batch_size,
                                                    capacity=capacity,
                                                    min_after_dequeue=min_after_dequeue)

‘‘‘训练模型‘‘‘

def inference(input_tensor, weights1, biases1, weights2, biases2):
    layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, weights1) + biases1)
    return tf.matmul(layer1, weights2) + biases2

# 模型相关的参数
INPUT_NODE = 784
OUTPUT_NODE = 10
LAYER1_NODE = 500
REGULARAZTION_RATE = 0.0001
TRAINING_STEPS = 5000

weights1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], stddev=0.1))
biases1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[LAYER1_NODE]))

weights2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], stddev=0.1))
biases2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[OUTPUT_NODE]))

y = inference(image_batch, weights1, biases1, weights2, biases2)

# 计算交叉熵及其平均值
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=label_batch)
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)

# 损失函数的计算
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARAZTION_RATE)
regularaztion = regularizer(weights1) + regularizer(weights2)
loss = cross_entropy_mean + regularaztion

# 优化损失函数
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

# 初始化回话并开始训练过程。
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    # 循环的训练神经网络。
    for i in range(TRAINING_STEPS):
        if i % 1000 == 0:
            print("After %d training step(s), loss is %g " % (i, sess.run(loss)))

        sess.run(train_step)
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)
时间： 2024-10-01 05:56:10

『TensorFlow』队列&多线程&TFRecod文件_我辈当高歌的相关文章

『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关

神经网络(Neural Network) 激活函数(Activation Functions) 操作 描述 tf.nn.relu(features, name=None) 整流函数:max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=None) 以6为阈值的整流函数:min(max(features, 0), 6) tf.nn.elu(features, name=None) elu函数,exp(features) - 1 if < 0,否则featuresE

『TensorFlow』迁移学习_他山之石，可以攻玉

目的: 使用google已经训练好的模型,将最后的全连接层修改为我们自己的全连接层,将原有的1000分类分类器修改为我们自己的5分类分类器,利用原有模型的特征提取能力实现我们自己数据对应模型的快速训练.实际中对于一个陌生的数据集,原有模型经过不高的迭代次数即可获得很好的准确率. 实战: 实机文件夹如下,两个压缩文件可以忽略: 花朵图片数据下载: 1 curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 已经

『TensorFlow』读书笔记_降噪自编码器

『TensorFlow』降噪自编码器设计 之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mni

『TensorFlow』TFR数据预处理探究以及框架搭建

TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 准备工作, # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_pri

『TensorFlow』常用函数实践笔记

查询列表: 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关 经验之谈: 节点张量铺设好了之后,只要不加sess.run(),可以运行脚本检查张量节点是否匹配,无需传入实际数据流. 'conv1'指节点,'conv1:0'指节点输出的第一个张量. sess上下文环境中的函数调用即使不传入sess句柄,函数体内也存在于默认的sess环境中,可以直接sess.run(). image_holder

『TensorFlow』以GAN为例的神经网络类范式

1.导入包: import os import time import math from glob import glob from PIL import Image import tensorflow as tf import numpy as np import ops # 层函数封装包 import utils # 其他辅助函数 2.简单的临时辅助函数: def conv_out_size_same(size, stride): # 对浮点数向上取整(大于f的最小整数) return i

『TensorFlow』slim高级模块

『TensorFlow』徒手装高达_主机体框架开光版_Google自家AlexNet集成&slim高级模块学习 辅助函数 slim.arg_scope() slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值,在scope内,我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍,注意它没有tf.variable_scope()划分图结构的功能, with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], trainable=True, act

『TensorFlow』分布式训练_其二_多GPU并行demo分析（待续）

建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 models/tutorials/image/cifar10/cifer10_multi_gpu-train.py # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file exc

『TensorFlow』徒手装高达_初号机_添加训练模组并整合为可用分类网络

摘要: 本次整合了前面两节的模组,并添加向前传播&反馈训练部分,使之成为一个包含训练&验证&测试的分类网络. 文件架构: 代码整合: image_info.py,图片读取部分 1 import glob 2 import os.path 3 import random 4 import numpy as np 5 import tensorflow as tf 6 7 def creat_image_lists(validation_percentage,testing_perce