tensorflow-TFRecord 文件详解

TFRecord 是 tensorflow 内置的文件格式，它是一种二进制文件，具有以下优点：

1. 统一各种输入文件的操作

2. 更好的利用内存，方便复制和移动

3. 将二进制数据和标签(label)存储在同一个文件中

引言

我们先不讲 TFRecord，认识几个操作吧

tf.train.Int64List(value=list_data)

它的作用是把 list 中每个元素转换成 key-value 形式，

注意，输入必须是 list，且 list 中元素类型要相同，且与 Int 保持一致；

# value = tf.constant([1, 2])     ### 这会报错的
ss = 1               ### Int64List 对应的元素只能是 int long，其他同理
tt = 2
out1 = tf.train.Int64List(value = [ss, tt])
print(out1)
# value: 1
# value: 2

ss = [1 ,2]
out2 = tf.train.Int64List(value = ss)
print(out2)
# value: 1
# value: 2

同类型的方法还有 2 个

tf.train.FloatList
tf.train.BytesList

tf.train.Feature(int64_list=)

它的作用是构建一种类型的特征集，比如整型

out = tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[33, 22]))
print(out)
# int64_list {
#   value: 33
#   value: 22
# }

也可以是其他类型

tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList())
tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList())

tf.train.Features(feature=dict_data)

它的作用是构建多种类型的特征集，可以 dict 格式表达多种类型

ut = tf.train.Features(feature={
                            "suibian": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[1, 2, 4])),
                            "a": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[5., 7.]))
                        })
print(out)
# feature {
#   key: "a"
#   value {
#     float_list {
#       value: 5.0
#       value: 7.0
#     }
#   }
# }
# feature {
#   key: "suibian"
#   value {
#     int64_list {
#       value: 1
#       value: 2
#       value: 4
#     }
#   }
# }

tf.train.FeatureList: 它的参数是一个Feature的list, [Feature1, Feature2,...]

"context_idxs": tf.train.FeatureList(feature=
                                   [tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[])])

tf.train.FeatureLists: 它的参数是一个字典，k-v对中 v 的类型是FeatureList。

feature_lists=tf.train.FeatureLists(feature_list={
                "k1": tf.train.FeatureList(feature=
                                          [tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[])]),
                "k2": tf.train.FeatureList(feature=
                                          [tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=v))])
            })

我们需要根据我们的数据，找到每一个字段应该映射为 Feature或FeatureList, 多个Feature组成Features，多个FeatureList组成FeatureLists, 然后我们就定义了我们的一个训练数据对应的 Features，FeatureLists, 再将其封装为 tf.train.Example 就可以写入 tfrecords二进制文件了。

tf.train.Example(features=):   传入的features对应一个 tf.train.Features
tf.train.SequenceExample(context=, featurelists=): 传入的context对应一个 tf.train.Features, features_lists对应一个tf.train.FeatureLists

这样就需要选择使用Example还是SequenceExample, SequenceExample多了一个featurelists, 也就是说如果数据中存在字段，我们把它映射为了FeatureList而不是Feature, 那么就要用SequenceExample, 否则用Example。

那么什么样的数据需要映射为FeatureList或Feature？

我的理解是对于长度固定的字段类型，映射为Feature，比如分类问题中的类别这个字段一般用一个数字表示，二分类就是0或1，那么就class=0映射为tf.train.Feature(tf.train.Int64List(value=[0])), 只要这个字段包含的数据维度是固定的，就可以封装为 Feature。

对于长度不固定的字段类型，映射为FeatureList。比如NLP样本有一个特征是一句话，那么一句话的长度是不固定的，NLP中一般是先分词，然后把每个词对应为该词在字典中的索引，一句话就用一个一维整形数组来表示 [2, 3, 5, 20, ...]，这个数组的长度是不固定的，我们就映射为

tf.train.FeatureList(feature=[tf.train.Feature(value=[v]) for v in [2, 3, 5, 20,...] ] )

tf.train.Example(features=tf.train.Features())

它的作用是创建一个样本，Example 对应一个样本

example = tf.train.Example(features=
                           tf.train.Features(feature={
                               'a': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=range(2))),
                               'b': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[b'm',b'n']))
                           }))
print(example)
# features {
#   feature {
#     key: "a"
#     value {
#       int64_list {
#         value: 0
#         value: 1
#       }
#     }
#   }
#   feature {
#     key: "b"
#     value {
#       bytes_list {
#         value: "m"
#         value: "n"
#       }
#     }
#   }
# }

一幅图总结一下上面的代码

Example 协议块

它其实是一种数据存储的格式，类似于 xml、json 等；

用上述方法实现该格式；

一个 Example 协议块对应一个样本，一个样本有多种特征，每种特征下有多个元素，可参看上图；

message Example{
    Features features = 1;
}
message Features{
    map<string,Features> feature = 1;
}
message Feature {
    oneof kind {
        BytesList bytes_list = 1;
        FloateList float_list = 2;
        Int64List int64_list = 3;
    }
}

TFRecord 文件就是以 Example协议块格式存储的；

TFRecord 文件

该类文件具有写功能，且可以把其他类型的文件转换成该类型文件，其实相当于先读取其他文件，再写入 TFRecord 文件；

该类文件也具有读功能；

TFRecord 存储

存储分两步：

1.建立存储器

2. 构造每个样本的 Example 协议块

tf.python_io.TFRecordWriter(file_name)

构造存储器，存储器有两个常用方法

write(record)：向文件中写入一个样本
close()：关闭存储器

注意：此处的 record 为一个序列化的 Example，通过 Example.SerializeToString()来实现，它的作用是将 Example 中的 map 压缩为二进制，节约大量空间

示例代码1：将 MNIST 数据集保存成 TFRecord 文件

import tensorflow as tf
import numpy as np
import input_data


# 生成整数型的属性
def _int64_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value = [value]))

# 生成字符串类型的属性，也就是图像的内容
def _string_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value = [value]))

# 读取图像数据 和一些属性
mniset = input_data.read_data_sets('../../../data/MNIST_data',dtype=tf.uint8, one_hot=True)
images = mniset.train.images
labels = mniset.train.labels
pixels = images.shape[1]        # (55000, 784)
num_examples = mniset.train.num_examples        # 55000

file_name = 'output.tfrecords'          ### 文件名
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(file_name)     ### 写入器

for index in range(num_examples):
    ### 遍历样本
    image_raw = images[index].tostring()        ### 图片转成 字符型
    example = tf.train.Example(features = tf.train.Features(feature = {
        'pixel': _int64_feature(pixels),
        'label': _int64_feature(np.argmax(labels[index])),
        'image_raw': _string_feature(image_raw)
    }))
    writer.write(example.SerializeToString())       ### 写入 TFRecord
writer.close()

示例代码2：将 csv 保存成 TFRecord 文件

train_frame = pd.read_csv("../myfiles/xx3.csv")
train_labels_frame = train_frame.pop(item="label")
train_values = train_frame.values
train_labels = train_labels_frame.values
print("values shape: ", train_values.shape)     # values shape:  (2, 3)
print("labels shape:", train_labels.shape)      # labels shape: (2,)

writer = tf.python_io.TFRecordWriter("xx3.tfrecords")

for i in range(train_values.shape[0]):
    image_raw = train_values[i].tostring()
    example = tf.train.Example(
        features=tf.train.Features(
            feature={
                "image_raw": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_raw])),
                "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[train_labels[i]]))
            }
        )
    )
    writer.write(record=example.SerializeToString())
writer.close()

示例3：将 png 文件保存成 TFRecord 文件

# filenames = tf.train.match_filenames_once('../myfiles/*.png')
filenames = glob.iglob('..\myfiles\*.png')

writer = tf.python_io.TFRecordWriter('png.tfrecords')

for filename in filenames:
    img = Image.open(filename)
    img_raw = img.tobytes()
    label = 1
    example = tf.train.Example(
        features=tf.train.Features(
            feature={
                "image_raw": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw])),
                "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))
            }
        )
    )
    writer.write(record=example.SerializeToString())
writer.close()

TFRecord 读取

读取文件和 tensorflow 读取数据方法类似

d = tf.data.TFRecordDataset(input_file) 这个也是读取tfrecord数据的方式

tf.TFRecordReader()

建立读取器，有 read 和 close 方法

tf.parse_single_example(serialized,features=None,name= None)

解析单个 Example 协议块

serialized : 标量字符串的Tensor，一个序列化的Example,文件经过文件阅读器之后的value
features :字典数据，key为读取的名字，value为FixedLenFeature
return : 一个键值对组成的字典，键为读取的名字

features中的value还可以为tf.VarLenFeature(),但是这种方式用的比较少，它返回的是SparseTensor数据，这是一种只存储非零部分的数据格式，了解即可。

tf.FixedLenFeature(shape,dtype)

shape : 输入数据的形状，一般不指定，为空列表
dtype : 输入数据类型，与存储进文件的类型要一致，类型只能是float32，int 64, string
return : 返回一个定长的 Tensor (即使有零的部分也存储）

示例代码

filename = 'png.tfrecords'
file_queue = tf.train.string_input_producer([filename], shuffle=True)

reader = tf.TFRecordReader()
key, value = reader.read(file_queue)

### features 的 key 必须和 写入时 一致，数据类型也必须一致，shape 可为 空
dict_data= tf.parse_single_example(value, features={'label': tf.FixedLenFeature(shape=(1,1), dtype=tf.int64),
                                                        'image_raw': tf.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string)})
label = tf.cast(dict_data['label'], tf.int32)
img = tf.decode_raw(dict_data['image_raw'], tf.uint8)       ### 将 string、bytes 转换成 int、float

image_tensor = tf.reshape(img, [500, 500, -1])

sess = tf.Session()
sess.run(tf.local_variables_initializer())
tf.train.start_queue_runners(sess=sess)

while 1:
    # print(sess.run(key))        # b'png.tfrecords:0'
    image = sess.run(image_tensor)
    img_PIL = Image.fromarray(image)
    img_PIL.show()

参考：https://www.cnblogs.com/yanshw/p/12419616.html

　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/40588218

posted @ 2021-01-09 10:31 Sunshine168 阅读(414) 评论(0) 编辑收藏举报

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