十图详解TensorFlow数据读取机制（附代码）

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-09-04 05:50 143阅读 0赞

在学习TensorFlow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。

## TensorFlow读取机制图解 ##

首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中，然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了。这听起来很容易，但事实远没有那么简单。事实上，我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。

如何解决这个问题？方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队列中取就可以了。这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题！

而在TensorFlow中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列”。

为什么要添加这一层文件名队列？我们首先得了解机器学习中的一个概念：epoch。对于一个数据集来讲，运行一个epoch就是将这个数据集中的图片全部计算一遍。如一个数据集中有三张图片A.jpg、B.jpg、C.jpg，那么跑一个epoch就是指对A、B、C三张图片都计算了一遍。两个epoch就是指先对A、B、C各计算一遍，然后再全部计算一遍，也就是说每张图片都计算了两遍。

TensorFlow使用文件名队列+内存队列双队列的形式读入文件，可以很好地管理epoch。下面我们用图片的形式来说明这个机制的运行方式。如下图，还是以数据集A.jpg, B.jpg, C.jpg为例，假定我们要跑一个epoch，那么我们就在文件名队列中把A、B、C各放入一次，并在之后标注队列结束。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

程序运行后，内存队列首先读入A（此时A从文件名队列中出队）：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

再依次读入B和C：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

此时，如果再尝试读入，系统由于检测到了“结束”，就会自动抛出一个异常（OutOfRange）。外部捕捉到这个异常后就可以结束程序了。这就是TensorFlow中读取数据的基本机制。如果我们要跑2个epoch而不是1个epoch，那只要在文件名队列中将A、B、C依次放入两次再标记结束就可以了。

## TensorFlow读取数据机制的对应函数 ##

如何在TensorFlow中创建上述的两个队列呢？

对于文件名队列，我们使用tf.train.string\_input\_producer函数。这个函数需要传入一个文件名list，系统会自动将它转为一个文件名队列。

此外tf.train.string\_input\_producer还有两个重要的参数，一个是num\_epochs，它就是我们上文中提到的epoch数。另外一个就是shuffle，shuffle是指在一个epoch内文件的顺序是否被打乱。若设置shuffle=False，如下图，每个epoch内，数据还是按照A、B、C的顺序进入文件名队列，这个顺序不会改变：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

如果设置shuffle=True，那么在一个epoch内，数据的前后顺序就会被打乱，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

在TensorFlow中，内存队列不需要我们自己建立，我们只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了，具体实现可以参考下面的实战代码。

除了tf.train.string\_input\_producer外，我们还要额外介绍一个函数：tf.train.start\_queue\_runners。初学者会经常在代码中看到这个函数，但往往很难理解它的用处，在这里，有了上面的铺垫后，我们就可以解释这个函数的作用了。

在我们使用tf.train.string\_input\_producer创建文件名队列后，整个系统其实还是处于“停滞状态”的，也就是说，我们文件名并没有真正被加入到队列中（如下图所示）。此时如果我们开始计算，因为内存队列中什么也没有，计算单元就会一直等待，导致整个系统被阻塞。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

而使用tf.train.start\_queue\_runners之后，才会启动填充队列的线程，这时系统就不再“停滞”。此后计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序也就跑起来了，这就是函数tf.train.start\_queue\_runners的用处。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

## 实战代码 ##

我们用一个具体的例子感受TensorFlow中的数据读取。如图，假设我们在当前文件夹中已经有A.jpg、B.jpg、C.jpg三张图片，我们希望读取这三张图片5个epoch并且把读取的结果重新存到read文件夹中。

![在这里插入图片描述][a3a58282a3874e05a4d2f8c6c22ec6ce.png]

对应的代码如下：

# 导入TensorFlow
    import TensorFlow as tf
    
    # 新建一个Session
    with tf.Session() as sess:
        # 我们要读三幅图片A.jpg, B.jpg, C.jpg
        filename = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg']
        # string_input_producer会产生一个文件名队列
        filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)
    
        # reader从文件名队列中读数据。对应的方法是reader.read
        reader = tf.WholeFileReader()
        key, value = reader.read(filename_queue)
    
        # tf.train.string_input_producer定义了一个epoch变量，要对它进行初始化
        tf.local_variables_initializer().run()
    
        # 使用start_queue_runners之后，才会开始填充队列
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    
        i = 0
        while True:
            i += 1
            # 获取图片数据并保存
            image_data = sess.run(value)
            with open('read/test_%d.jpg' % i, 'wb') as f:
                f.write(image_data)

我们这里使用filename\_queue = tf.train.string\_input\_producer(filename, shuffle=False, num\_epochs=5)建立了一个会跑5个epoch的文件名队列。并使用reader读取，reader每次读取一张图片并保存。

运行代码后，我们得到就可以看到read文件夹中的图片，正好是按顺序的5个epoch：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

如果我们设置filename\_queue = tf.train.string\_input\_producer(filename, shuffle=False, num\_epochs=5)中的shuffle=True，那么在每个epoch内图像就会被打乱，如图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

我们这里只是用三张图片举例，实际应用中一个数据集肯定不止3张图片，不过涉及到的原理都是共通的。

## 总结 ##

这篇文章主要用图解的方式详细介绍了TensorFlow读取数据的机制，最后还给出了对应的实战代码，希望能够给大家学习TensorFlow带来一些实质性的帮助。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/e964efdcdf3142ad8a2ff56c71c4cdb8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/e58e35ce929e4901801ce9be5c87997d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/f36593a88cc049628ba9d69a53f59e5a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/a7bad3799a5a4bb590311cba83fb04eb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/65546dc495914d05b00bd5ae9b43f4eb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220829/b36c618293f34aa8a4fe22a2cce0b0a2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220829/75fa42bddd434ed09ac7eb1cd64fa1f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220829/9651d58511f84830b61494fa8d3d9afa.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220829/8c5f74c90aa04a7ea7e3c7cc5e99c83d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20220829/8195fd8fb3914c3ea723ef2fc67d8e1f.png
[a3a58282a3874e05a4d2f8c6c22ec6ce.png]: /images/20220829/54ea845f161946bf945988eb0e6bf028.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20220829/f00d37d8c981479488f2f2ed0eebed12.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzMzNjI4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20220829/db0ecb8de01b40eda243204071b74617.png