详谈tensorflow gfile文件的用法-猿码集

1. tensorflow gfile文件的介绍

在使用tensorflow开发人工智能应用程序时，我们通常都需要使用到文件系统，存储或读取训练数据，保存模型等等。这就需要我们用到文件操作函数，而tensorflow提供了一套文件操作API，其中便包含了一个重要的模块——gfile。gfile提供了更高效的文件操作方法，尤其是对分布式文件系统的支持，可以方便地让我们进行分布式的文件读写操作。

1.1 gfile文件的引入

在tensorflow中，我们可以通过以下方式引入gfile：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

其中，tensorflow.python.platform.gfile模块就是gfile文件模块。

2. gfile的API

2.1 文件的读取与写入

我们可以使用gfile提供的函数来读取和写入文件，常用函数如下：

def exists(path)             # 判断文件或目录是否存在
def glob(pattern)            # 根据通配符模式匹配符合条件的所有文件
def glob_with_suffix(dirname, suffix=None)  # 查找dirname目录下拥有后缀名为suffix的所有文件
def read_file_to_string(filename)           # 读取文件内容为字符串
def write_string_to_file(filename, file_content)   # 将字符串内容写入文件

以下是一个简单的例子，演示如何使用gfile读写文本文件：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
# 定义文件路径
file_path = 'test.txt'
# 写文件
gfile.mkdir('data')
with gfile.GFile(file_path, 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')
# 读文件
with gfile.GFile(file_path, 'r') as f:
    content = f.read()
print(content)

在此例子中，我们首先创建了一个data目录，然后使用gfile.GFile()函数创建了一个文件对象，使用write()方法将"Hello, world!"写入文件中，接着使用read()方法读出文件中的内容并打印出来。

2.2 文件的复制与删除

gfile也提供了文件的复制和删除功能：

def copy(src, dst, overwrite=False)  # 将文件从src复制到dst
def remove(path)                       # 删除指定文件或目录
def remove_recursively(directory)     # 递归删除目录及其所有子目录和子文件

以下是一段示例代码，演示如何在gfile中复制和删除文件：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
# 定义文件路径
src_file_path = 'test.txt'
dst_file_path = 'test_copy.txt'
# 复制文件
if gfile.Exists(src_file_path):
    gfile.Copy(src_file_path, dst_file_path)
else:
    print('源文件不存在！')
# 删除文件
if gfile.Exists(dst_file_path):
    gfile.Remove(dst_file_path)
else:
    print('目标文件不存在！')

在此例子中，我们使用gfile.Copy()函数将test.txt文件复制到了test_copy.txt文件中，然后使用gfile.Remove()函数删除了test_copy.txt文件。

2.3 文件的重命名

除了文件的复制和删除，我们还可以使用gfile.Rename()函数对文件进行重命名：

def rename(src, dst)   # 将文件从src重命名为dst

以下是一段示例代码，演示如何在gfile中重命名文件：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
# 定义文件路径
old_file_path = 'test.txt'
new_file_path = 'new_test.txt'
# 重命名文件
if gfile.Exists(old_file_path):
    gfile.Rename(old_file_path, new_file_path)
else:
    print('源文件不存在！')

在此例子中，我们使用gfile.Rename()函数将test.txt文件重命名为了new_test.txt文件。

3. TensorFlow中文件操作的注意点

了解了gfile的使用方法，我们还需要了解TensorFlow中文件操作的几个注意点：

3.1 文件操作需要在会话中进行

在TensorFlow中，文件操作需要在会话中进行，因为会话是占有GPU和CPU资源的单位。即使在单机上使用TensorFlow运行程序，也不能直接使用gfile的API读写文件，而需要以TensorFlow的会话为基础。以下是一段示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
# 定义文件路径
file_path = 'test.txt'
# 创建TensorFlow会话
with tf.Session() as sess:
    # 写文件
    gfile.mkdir('data')
    with gfile.GFile(file_path, 'w') as f:
        f.write('Hello, world!')
    # 读文件
    with gfile.GFile(file_path, 'r') as f:
        content = f.read()
    print(content)

3.2 分布式文件系统的使用

TensorFlow本身是为分布式计算而设计的，因此在使用TensorFlow时需要特别注意分布式文件系统的选择。如果使用分布式文件系统，可以在多台机器上存储数据，并使用TensorFlow的分布式计算功能进行训练。在TensorFlow中，我们可以使用gfile.glob()函数查找存储在分布式文件系统中的文件。以下是一段示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
# 使用hdfs文件系统存储数据
data_source = 'hdfs://localhost:54310/data'
with tf.Session() as sess:
    # 构建数据输入队列
    files = gfile.Glob(data_source + '/file_*.txt')
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=True)
    # 构建Reader和Decoder
    reader = tf.TextLineReader()
    _, line = reader.read(filename_queue)
    record_defaults = [[0], [0], [0], [0], [0], [0], [0]]
    features = tf.decode_csv(line, record_defaults=record_defaults)
    # 构建训练图模型
    # ...
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    # 训练模型
    # ...
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

在此例子中，我们使用了hdfs文件系统存储数据，并使用gfile.glob()函数查找了所有以file_开头的txt文件。接着，我们使用tf.train.string_input_producer()函数将文件名列表构建为输入队列，使用TextLineReader读取每个文件的数据行，再使用tf.decode_csv()函数解析CSV格式的数据，最终构建训练图模型。

4. 总结

gfile是TensorFlow中重要的文件操作模块，支持对单机和分布式文件系统的访问。在TensorFlow中，我们需要将文件操作嵌入到会话中进行，并考虑到数据的分布和存储方式。

详谈tensorflow gfile文件的用法