Tensorflow 实现将图像与标签数据转化为tfRecord文件

1. 什么是tfRecord文件

tfRecord是一种二进制文件格式，是tensorflow中的一种数据格式。它的数据结构是通过protocol buffer来定义的。tfRecord文件包含了序列化的tensor（TensorFlow中的数据处理单位）和其他信息，可用于高效读写大型数据集。

在处理大规模数据集时，数据的读取和预处理往往是整个项目的重头戏。传统的文本文件和csv文件在数据读取上存在着诸多局限性，如读取速度慢、容易受到文件格式限制等等。而tfRecord文件则是可以高效存储和加载数据的一种方式。

2. 将图像和标签数据转化为tfRecord文件该如何操作

将图像与标签数据转化为tfRecord文件的具体操作步骤如下：

2.1 准备数据

在进行tfRecord文件转换之前，需要准备好要转化的图像数据和相应的标签数据。

以CIFAR-10数据集为例，该数据集包含50000张32x32像素的彩色图像，分为10个类别。数据集被分成了5个训练批次和1个测试批次，每个批次包含10000张图像。我们可以使用Python的pickle模块将数据集加载到内存中，并按照训练批次和测试批次分别处理。

import pickle

# 载入CIFAR-10数据集
def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict
train_data = []
train_labels = []
for i in range(1, 6):
    data_dict = unpickle('data_batch_%d' % i)
    train_data.append(data_dict[b'data'])
    train_labels.append(data_dict[b'labels'])
    
test_data_dict = unpickle('test_batch')
test_data = test_data_dict[b'data']
test_labels = test_data_dict[b'labels']

2.2 构造tfRecord文件

现在我们已经准备好了数据，可以开始构建tfRecord文件了。构建tfRecord文件需要使用tensorflow的库和一些函数。

import tensorflow as tf

import numpy as np
import os
# 定义tfRecord文件的存放路径
TFRECORD_PATH = './tfrecord'
# 将图像转化为字节数据
def to_bytes(value):
    return value.tobytes()
# 构建tfRecord文件
def build_tfRecord(images, labels, tfrecord_path):
    if not os.path.exists(tfrecord_path):
        os.makedirs(tfrecord_path)    # 创建文件夹
    filename = os.path.join(tfrecord_path, 'data.tfrecord')  # tfRecord文件名
 
    writer = tf.io.TFRecordWriter(filename)
    for i in range(images.shape[0]):   # 遍历所有图片数据
        image_raw = to_bytes(images[i])
        label_raw = to_bytes(labels[i])
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "image": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_raw])),   # 图像数据
            "label": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[label_raw]))    # 标签数据
        }))
        writer.write(example.SerializeToString())
    writer.close()

在代码中，我们定义了to_bytes函数，将图像数据和标签数据转化为了bytes格式，方便写入tfRecord文件。另外，在构建tfRecord文件时，我们需要将每张图像和它对应的标签放在tf.train.Example中，并调用write函数将Example写入到tfRecord中。

2.3 读取tfRecord文件

使用tfRecord文件可以加速数据读取和预处理，我们可以使用tensorflow提供的函数读取tfRecord文件。

def read_tfrecord(filename):

    feature_description = {
        'image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    }
    def _parse_function(example_proto):
        features = tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)
        image = tf.io.decode_raw(features['image'], tf.uint8)   # 解码图像数据
        image = tf.cast(tf.reshape(image, [32, 32, 3]), tf.float32) / 255.0  # 转化图像数据类型和归一化
        label = tf.io.decode_raw(features['label'], tf.uint8)   # 解码标签数据
        label = tf.reshape(label, [])
        return image, label
    dataset = tf.data.TFRecordDataset([filename])
    dataset = dataset.map(_parse_function)
    return dataset

在代码中，定义了一个parse_function函数来解析tfRecord文件中的每个Example。其中，我们使用tf.io.FixedLenFeature函数定义每个Example的格式。此外，在解析数据时，我们需要解码图像数据和标签数据，同时将图像数据类型转化为float32并进行归一化处理。

3. 总结

通过将图像和标签数据转化为tfRecord文件，我们可以极大地提升数据处理和训练的效率，特别是在处理大规模数据时，tfRecord文件的优势更加明显。这篇文章介绍了如何将数据转化为tfRecord文件，并通过代码演示了读取tfRecord文件的过程，希望对读者有所帮助。