TFRecord格式存储数据与队列读取实例

1. TFRecord格式存储数据

TFRecord是TensorFlow中的一种二进制数据格式，能够将不同的数据类型进行序列化，并将其存储为二进制文件。TFRecord格式能够提高数据读取的效率，并且便于数据进行处理和传输。

1.1 TFRecord数据格式

TFRecord格式是一种二进制序列化格式，它将多个Example序列化在一个文件中。每个Example由一组特征（Feature）组成，Feature包含三个部分：名称、类型和值。名称是一个字符串，用于标识特征；类型是特征的数据类型，可以是int64、float、bytes等类型；值是特征的取值，可以是序列化后的二进制数据。

# 定义一个int类型特征
feature = tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[1]))
# 定义一个float类型特征
feature = tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[1.0]))
# 定义一个bytes类型特征
feature = tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[b'test']))

1.2 生成TFRecord文件

通过TFRecordWriter类可以将数据写入TFRecord文件。在写入Example之前，需要将Feature数据进行封装，将多个Feature组成一个Example。

import tensorflow as tf
# 创建文件名队列
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['data.tfrecords'])
# 定义数据
data = [['A', 2], ['B', 3], ['C', 4]]
# 创建写入器
writer = tf.python_io.TFRecordWriter('data.tfrecords')
# 将数据写入TFRecord文件
for row in data:
    # 创建Feature
    feature = {'name': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[row[0].encode()])),
               'score': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[row[1]]))}
    # 创建Example
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
    # 将Example序列化后写入文件
    writer.write(example.SerializeToString())
# 关闭写入器
writer.close()

2. 队列读取TFRecord数据

在TensorFlow中，可以构建一个输入pipeline，使用tf.train.shuffle_batch等函数将数据读取、解码并处理成batch。队列是TensorFlow中的一种协调机制，用于多个线程之间共享数据。

2.1 构建输入Pipeline

构建输入Pipeline由以下几个步骤组成：

构建文件名队列

创建TFRecordReader，并从队列中读取Example数据

解析Example，还原成原始数据

对数据进行预处理，例如图像裁剪、缩放等

使用tf.train.shuffle_batch等函数构建batch，以便模型训练

2.2 读取TFRecord数据

利用TFRecordReader读取TFRecord数据文件。代码实现如下：

import tensorflow as tf
# 创建文件名队列
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['data.tfrecords'])
# 创建TFRecordReader
reader = tf.TFRecordReader()
# 从队列中读取Example数据
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
# 解析Example，还原成原始数据
feature = {'name': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
           'score': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)}
example = tf.parse_single_example(serialized_example, feature)
# 将数据进行预处理，例如图像裁剪、缩放等
example['score'] = example['score'] + 2
# 使用tf.train.shuffle_batch等函数构建batch
batch_size = 2
capacity = 1000
min_after_dequeue = 10
name_batch, score_batch = tf.train.shuffle_batch([example['name'], example['score']],
                                                  batch_size=batch_size,
                                                  capacity=capacity,
                                                  min_after_dequeue=min_after_dequeue)
# 在Session中启动输入Pipeline
with tf.Session() as sess:
    # 启动读取文件的线程
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    
    # 读取batch数据
    batches = 3
    for i in range(batches):
        name, score = sess.run([name_batch, score_batch])
        print('batch %d:' % i)
        print('name: %s' % name)
        print('score: %s' % score)
    
    # 停止读取文件的线程
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

上述代码将读取data.tfrecords中存储的Example数据，然后将score加2，最后使用tf.train.shuffle_batch函数构建batch，以便模型训练。

总结

本文详细介绍了TFRecord格式存储数据和队列读取数据的实现方法。在实际应用中，TFRecord格式能够提高数据读取的效率，并且便于数据进行处理和传输，使用队列可以构建输入Pipeline，使得模型训练更加高效。