TensorFlow的数据读取机制
一、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,读取的过程可以用下图来表示
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:
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。
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):
再依次读入B和C:
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。
二、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:
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。
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。
三、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。
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:
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:
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。
相关文章
- 将Azure存储存档层中的虚拟机转换为页Blob
- tp5如何创建空对象(用于接口返回json空对象)
- Hduisa_ctf_wee4_fucksql
- mysql无故关闭_宝塔的mysql老是自己关闭停止
- mysql数据库总是自动关闭_宝塔数据库mysql总是自动停止解决总汇
- 使用Navicat工具生成sql语句
- 墨天轮发布数据库行业报告,亚信科技AntDB“超融合+流式实时数仓”开启新纪元
- AD9361在使用MGC测量时分系统RSSI时的注意事项
- 如何在ONLYOFFICE v7.3中使用VSTACK和HSTACK公式
- php安装redis扩展(PHP5.6或7.1为例)
- 苏宁基于 AI 和图技术的智能监控体系的建设
- Tp5按照日期合计查询出数据
- TP5+原生mysql 语句查询指定日期数据,并取出N条数据
- navicat在登录mysql的情况下,修改mysql用户名和密码
- redis内部数据结构详解
- kafka-生产者发送流程
- C# WPF DataGrid下面 使用CheckBox 选中事件
- 为什么选用边缘计算技术管理工业机器人?有什么意义?
- 使用数据库和Redis开发各系统独立的自增ID生成器
- 仅需100行代码即可实现疫情地图可视化,原理是什么?