tensorflow之tf.record实现存浮点数数组

1. 简介

本文将介绍在TensorFlow中使用tf.record来存储浮点数数组的方法。tf.record是一种高效的数据存储格式，它将数据序列化为二进制文件，并可直接用于TensorFlow训练。

2. tf.record简介

tf.record是一种将数据序列化为二进制格式的文件，它能够高效地读取和写入大量的数据。在TensorFlow中，我们可以使用tf.data.Dataset API来读取tf.record文件，进而用于模型的训练和评估。

3. 存储浮点数数组到tf.record

下面将详细介绍如何将浮点数数组存储到tf.record文件中：

3.1 创建tf.record文件

首先，我们需要创建一个tf.record文件，可以使用tf.python_io.TFRecordWriter类来实现：

import tensorflow as tf

def write_to_tfrecord(data, filename):
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
  
    for i in range(data.shape[0]):
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            'data': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=data[i]))
        }))
        writer.write(example.SerializeToString())
  
    writer.close()
data = [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0]]
write_to_tfrecord(data, 'data.tfrecord')

以上代码将一个浮点数数组data写入名为data.tfrecord的tf.record文件中。

3.2 从tf.record中读取数据

接下来，我们将介绍如何从tf.record文件中读取数据：

def read_from_tfrecord(filename):

    dataset = tf.data.TFRecordDataset(filename)
  
    def _parse_function(example_proto):
        features = {
            'data': tf.FixedLenFeature([3], tf.float32)
        }
        parsed_example = tf.parse_single_example(example_proto, features)
        return parsed_example['data']
  
    dataset = dataset.map(_parse_function)
  
    return dataset
dataset = read_from_tfrecord('data.tfrecord')
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
    while True:
        try:
            data = sess.run(next_element)
            print(data)
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            break

以上代码首先定义了一个_parse_function函数，用于解析tf.record文件中的数据。然后，我们创建了一个TFRecordDataset对象，并调用map函数将每个数据样本解析为浮点数数组。最后，我们使用make_one_shot_iterator和get_next函数来读取数据。

4. 总结

本文介绍了在TensorFlow中使用tf.record存储浮点数数组的方法。通过将数据序列化为二进制格式，tf.record不仅可以高效地存储大量数据，还可以方便地读取和使用。通过实践，我们可以更好地理解tf.record的用法，并在实际项目中应用。