1. 引言
Tensorflow是一个开源的人工智能框架，是谷歌公司开发的深度学习框架。它的好处是能够快速创建神经网络，从而使计算机通过“层次化学习”从数据中自动学习模式。在Tensorflow中，变长序列是一种非常有用的数据类型。它可能代表一些时间序列，例如日志数据、气象数据、医疗数据等等。在本文中，我们将深入探讨如何存储变长序列。
2. 变长序列介绍
变长序列是指序列中的元素个数不固定的序列，也被称为变长列表。这意味着它们是在不同的时间点上收集的数据，这些数据不一定是同时可用的。例如，在一组震动数据中，每个数据点代表一秒的振幅，每个数据点之间可能有0.2秒或0.1秒或更短的时间间隔。在其他数据集中，例如自然语言处理（NLP）、音频和图像数据中也存在变长序列。
2.1 存储数据
在Tensorflow中，我们可以使用tf.data.Dataset来存储变长序列。这个工具需要我们提供一些基本信息来构建数据集，例如每个条目的形状、数据类型和数据集大小等。Tensorflow使用这些基本信息来生成对应的数据集。
使用tf.data.Dataset.from_generator，我们可以将Python生成器转换成Tensorflow数据集。下面是一个示例代码，该代码读取一个目录中的所有文本文件，并返回每个文件的字符串。
import os
def text_generator(directory):
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for file in files:
with open(os.path.join(root, file), 'r') as f:
yield f.read()
text_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(text_generator, args=['/path/to/text/files'], output_types=tf.string)
在上面的示例中，我们定义了一个生成器函数text_generator，该函数使用os.walk生成包含目录中所有文本文件路径的文件列表。然后，我们使用tf.data.Dataset.from_generator将文本生成器转换为tf.data.Dataset。
3. 序列长度信息
在Tensorflow中，我们必须显式地告诉Tensorflow有关序列长度的信息。这是因为Tensorflow需要预分配存储空间来存储诸如张量之类的数据结构，因此必须在执行计算之前知道数据大小。因此，我们可以将每个条目的长度与数据一起存储。
3.1 序列长度信息的存储
有几种方法可以将序列长度信息添加到Tensorflow数据集中。
(1) 使用嵌套数据结构
嵌套数据结构非常适合嵌套序列（如本文中所示的变长序列）。在这种情况下，我们可以将序列本身与长度信息一起存储，如下所示：
def sequence_generator():
for sequence in sequences:
length = len(sequence)
yield {'data': sequence, 'length': length}
sequence_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
sequence_generator,
output_types={
'data': tf.float32,
'length': tf.int32
},
output_shapes={
'data': (None,),
'length': ()
})
在这个示例中，我们定义了一个生成器函数sequence_generator来生成变长序列和它们的长度。注意，在' data '键下，我们明确定义了序列长度为None，这表示它是可变长的。我们还使用了output_shapes来指定data的形状和类型，以及长度信息的类型和形状。output_types指定数据类型，而output_shapes定义了数据形状。
(2) 使用带有补全的序列
序列长度信息也可以使用补全的序列添加到Tensorflow数据集中。在这种情况下，我们可以用0补足序列，使其长度相同，并将序列长度作为张量添加到数据集中。
def padded_sequence_generator():
for sequence in sequences:
length = len(sequence)
pad_width = ((0, max_length - length), (0, 0))
padded_sequence = np.pad(sequence, pad_width, mode='constant', constant_values=0)
yield padded_sequence, length
sequence_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
padded_sequence_generator,
output_types=(tf.float32, tf.int32),
output_shapes=((max_length, input_size), ()))
在上面的示例中，我们定义了一个带有补全序列的生成器函数。在此示例中，我们在序列的结尾添加0，使所有序列长度相同。我们使用padding参数来指定填充宽度和填充方式。然后，我们将填充后的序列和长度存储在一个元组中，并将它们作为tf.data.Dataset.from_generator的输出类型提供。
4. 结论
在本文中，我们探讨了如何使用Tensorflow存储变长序列。对于任何使用时间序列、NLP或其他变长序列数据的应用程序，了解如何正确处理变长序列数据非常重要。在Tensorflow中，我们可以使用tf.data.Dataset来存储变长序列，并将序列的长度信息附加到数据集中。有了这些工具，我们就可以轻松地准备和处理变长序列数据，以便将其用于Tensorflow模型训练和预测。