day21 TFRecord格式转换MNIST并显示

       首先简要介绍了下TFRecord格式以及内部实现protobuf协议，然后基于TFRecord格式，对MNIST数据集转换成TFRecord格式，写入本地磁盘文件，再从磁盘文件读取，通过pyplot模块现实在界面上，效果图如下：

TFRecord和Protobuf协议简介

        TFRecord是谷歌专门为Tensorflow打造的一种存储格式，基于protobuf协议实现，也是谷歌推荐的，一个主要原因是做到训练和验证数据格式的统一，有助于不同开发者快速迁移模型。Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过 48,162 种报文格式定义和超过 12,183 个 .proto 文件。他们用于 RPC 系统和持续数据存储系统。Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了 C++、Java、Python 三种语言的 API。

	优点	缺点
Protobuf	1、Protobuf 有如 XML，不过它更小、更快（几十倍于XML和JOSON）、也更简单 2、“向后”兼容性好 3、 Protobuf 语义更清晰，无需类似 XML 解析器的东西 4、使用 Protobuf 无需学习复杂的文档对象模型	1、 功能简单，无法用来表示复杂的概念 2、Protobuf 只是 Google 公司内部使用的工具，在通用性上还差很多 3、由于文本并不适合用来描述数据结构，所以 Protobuf 也不适合用来对基于文本的标记文档（如 HTML） 4、除非你有 .proto 定义，否则你没法直接读出 Protobuf 的任何内容

        下面举个简单的例子，从数据的存储格式的角度进行对比，假如要存储一个键值对：{price:150}

　　protobuf的表示方式如下，protobuf的物理存储：08 96 01，就3个字节。采用key-value的方式存放，第一个字节是key，它是field_number << 3 | wire_type构成。所以field number是1，wire type是0，即varint，有了这个wire type就可以用来解析96 01了。

message  Test {
    optional int32 price = 1;
}

       xml的存储表示如下，大约需要36字节。

<some>
  <name>price</name>
  <value>150</value>
</some>

         json的存储表示如下，大约需要11字节。

{price:150}

        综上所述，protobuf相比于json和xml，对象序列化时可以节省非常大的空间，从而带来非常快的传输速度。

利用TFRecord格式存储、读取和现实MNIST数据集

        在TensorFlow中，TFRecord格式是通过tf.train.Example Protocol Buffer协议的存储的，以下代码给出了tf.train.Example的定义：

message Example {
  Features features = 1;
};

message Features {
  // Map from feature name to feature.
  map<string, Feature> feature = 1;
};

message Feature {
  // Each feature can be exactly one kind.
  oneof kind {
    BytesList bytes_list = 1;
    FloatList float_list = 2;
    Int64List int64_list = 3;
  }
};

message BytesList {
  repeated bytes value = 1;
}

message FloatList {
  repeated float value = 1 [packed = true];
}

message Int64List {
  repeated int64 value = 1 [packed = true];
}

       下面给出两个代码实例：一个程序ToTFRecord.py从MNIST数据集中读取图像和标签集，然后通过TFRecord格式文件中，另一个程序FromTFRecord.py从文件中读取TFRecord格式图像，然后通过pylot模块显示在界面上。

        ToTFRecord.py:

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import mnist
import numpy as np

def __int64_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=[value]))

def __bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value=[value]))

# 读取图像和标签
mnist_data = mnist.read_data_sets(train_dir='MNIST_data/',dtype=tf.uint8,one_hot=True)
images = mnist_data.train.images
labels = mnist_data.train.labels
pixels = images.shape[1]
num_examples = mnist_data.train.num_examples

filename = "MNIST_TFRecord/output.tfrecords"
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
for index in range(num_examples):
    image_raw = images[index].tostring()
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'pixels':__int64_feature(pixels),
        'label':__int64_feature(np.argmax(labels[index])),
        'image_raw':__bytes_feature(image_raw)
    }))
    writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()

        FromTFRecord.py:

import tensorflow as tf

# 读取一个样例
reader = tf.TFRecordReader()
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["MNIST_TFRecord/output.tfrecords"])
_,serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(serialized=serialized_example,features={
    'image_raw':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
    'pixels':tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
    'label':tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
})

# 从样例中解析数据
images = tf.decode_raw(features['image_raw'],tf.uint8)
labels = tf.cast(features['label'],tf.int32)
pixels = tf.cast(features['pixels'],tf.int32)

from matplotlib import pyplot as plt
import time
import datetime
from six.moves import xrange  # pylint: disable=redefined-builtin
fig, ax = plt.subplots(2, 5, figsize=[3, 3])
plt.ion()
plt.axis('off')
print("%s :创建10个窗口成功..."%(datetime.datetime.now()))

with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)
    try:
        for step in xrange(10):
            if coord.should_stop():
                break
            for i in range(2):
                for j in range(5):
                    cur_pic = i * 5 + j
                    image, label, pixel = sess.run([images, labels, pixels])
                    image = image.reshape([28, 28])
                    print(image, label, pixel)
                    ax[i, j].imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
            plt.show()
            plt.pause(2)
    except Exception:
        # Report exceptions to the coordinator.
        coord.request_stop()

    # Terminate as usual.  It is innocuous to request stop twice.
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)