tensorflow入门:TFRecordDataset变长数据的batch读取详解

linux  /  管理员 发布于 7年前   227

在上一篇文章tensorflow入门：tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里，讲到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase来对tfrecord文件进行batch读取，即使用dataset的batch方法进行；但如果每条数据的长度不一样（常见于语音、视频、NLP等领域），则不能直接用batch方法获取数据，这时则有两个解决办法：

1.在把数据写入tfrecord时，先把数据pad到统一的长度再写入tfrecord；这个方法的问题在于：若是有大量数据的长度都远远小于最大长度，则会造成存储空间的大量浪费。

2.使用dataset中的padded_batch方法来进行，参数padded_shapes #指明每条记录中各成员要pad成的形状，成员若是scalar，则用[]，若是list，则用[mx_length]，若是array，则用[d1,...,dn]，假如各成员的顺序是scalar数据、list数据、array数据，则padded_shapes=([], [mx_length], [d1,...,dn])；该方法的函数说明如下：

padded_batch( batch_size, padded_shapes, padding_values=None #默认使用各类型数据的默认值，一般使用时可忽略该项)

使用mnist数据来举例说明，首先在把mnist写入tfrecord之前，把mnist数据进行更改，以使得每个mnist图像的大小不等，如下：

import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets mnist = read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)  def get_tfrecords_example(feature, label): tfrecords_features = {} feat_shape = feature.shape tfrecords_features['feature'] = tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=feature)) tfrecords_features['shape'] = tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=list(feat_shape))) tfrecords_features['label'] = tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=label)) return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=tfrecords_features))  def make_tfrecord(data, outf_nm='mnist-train'): feats, labels = data outf_nm += '.tfrecord' tfrecord_wrt = tf.python_io.TFRecordWriter(outf_nm) ndatas = len(labels) print(feats[0].dtype, feats[0].shape, ndatas) assert len(labels[0]) > 1 for inx in range(ndatas): ed = random.randint(0,3) #随机丢掉几个数据点，以使长度不等 exmp = get_tfrecords_example(feats[inx][:-ed], labels[inx]) exmp_serial = exmp.SerializeToString() tfrecord_wrt.write(exmp_serial) tfrecord_wrt.close() import randomnDatas = len(mnist.train.labels)inx_lst = range(nDatas)random.shuffle(inx_lst)random.shuffle(inx_lst)ntrains = int(0.85*nDatas) # make training setdata = ([mnist.train.images[i] for i in inx_lst[:ntrains]], \ [mnist.train.labels[i] for i in inx_lst[:ntrains]])make_tfrecord(data, outf_nm='mnist-train') # make validation setdata = ([mnist.train.images[i] for i in inx_lst[ntrains:]], \ [mnist.train.labels[i] for i in inx_lst[ntrains:]])make_tfrecord(data, outf_nm='mnist-val') # make test setdata = (mnist.test.images, mnist.test.labels)make_tfrecord(data, outf_nm='mnist-test')

用dataset加载批量数据，在解析数据时用到tf.VarLenFeature(tf.datatype)，而非tf.FixedLenFeature([], tf.datatype)}，且要配合tf.sparse_tensor_to_dense函数使用，如下：

import tensorflow as tf train_f, val_f, test_f = ['mnist-%s.tfrecord'%i for i in ['train', 'val', 'test']] def parse_exmp(serial_exmp): feats = tf.parse_single_example(serial_exmp, features={'feature':tf.VarLenFeature(tf.float32),\ 'label':tf.FixedLenFeature([10],tf.float32), 'shape':tf.FixedLenFeature([], tf.int64)}) image = tf.sparse_tensor_to_dense(feats['feature']) #使用VarLenFeature读入的是一个sparse_tensor，用该函数进行转换 label = tf.reshape(feats['label'],[2,5]) #把label变成[2,5]，以说明array数据如何padding shape = tf.cast(feats['shape'], tf.int32) return image, label, shape def get_dataset(fname): dataset = tf.data.TFRecordDataset(fname) return dataset.map(parse_exmp) # use padded_batch method if padding needed epochs = 16batch_size = 50 padded_shapes = ([784],[3,5],[]) #把image pad至784，把label pad至[3,5]，shape是一个scalar，不输入数字# training datasetdataset_train = get_dataset(train_f)dataset_train = dataset_train.repeat(epochs).shuffle(1000).padded_batch(batch_size, padded_shapes=padded_shapes)

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