使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了。此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecord。

从宏观来讲,tfrecord其实是一种数据存储形式。使用tfrecord时,实际上是先读取原生数据,然后转换成tfrecord格式,再存储在硬盘上。而使用时,再把数据从相应的tfrecord文件中解码读取出来。那么使用tfrecord和直接从硬盘读取原生数据相比到底有什么优势呢?其实,Tensorflow有和tfrecord配套的一些函数,可以加快数据的处理。实际读取tfrecord数据时,先以相应的tfrecord文件为参数,创建一个输入队列,这个队列有一定的容量(视具体硬件限制,用户可以设置不同的值),在一部分数据出队列时,tfrecord中的其他数据就可以通过预取进入队列,并且这个过程和网络的计算是独立进行的。也就是说,网络每一个iteration的训练不必等待数据队列准备好再开始,队列中的数据始终是充足的,而往队列中填充数据时,也可以使用多线程加速。

tfrecord的存储和读取看一下链接:

 http://blog.csdn.net/qq_16949707/article/details/53483493

http://www.360doc.com/content/17/0611/21/42392246_661965445.shtml