利用Tensorflow的队列多线程读取数据方式

利用Tensorflow的队列多线程读取数据方式是一种高效的数据读取方式，可以大大提高模型训练的效率。接下来我将详细讲解这种方式的完整攻略。

1. Tensorflow的数据读取方式

Tensorflow提供了多种各自独立的数据读取方式，包括：

• tf.data.Dataset API
• tf.contrib.slim.dataset API
• tf.train.string_input_producer

其中最常用和最灵活的是tf.data.Dataset API。这种方式可以方便地从各种数据源中读取数据，并且支持基于队列的多线程并发读取。下面我们将详细介绍如何使用队列多线程读取数据。

2. 使用Tensorflow的队列多线程读取数据

Tensorflow中的队列多线程读取数据的核心思想是：先将数据读入队列中，然后再由多个线程从队列中提取数据进行计算。这种方式可以随时向队列中添加新的数据，同时也可以动态地控制线程数量。

2.1 将数据读入内存队列中

首先，我们需要将数据读入内存队列中。具体地，我们可以使用tf.train.string_input_producer和tf.TextLineReader将数据读入队列中。下面就是如何实现这个步骤的代码：

import tensorflow as tf

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file1.csv", "file2.csv"])
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
key, value = reader.read(filename_queue)

上面的代码中，tf.train.string_input_producer用来创建一个读入文件的队列，而tf.TextLineReader则是用来读取每一行数据的。请注意，我们在这里使用了skip_header_lines参数来跳过文件的第一行（一般情况下这是文件的标题行，与数据无关）。

2.2 计算线程

接下来，我们将启动一个或多个线程来从队列中读取数据，并进行计算。具体地，我们可以使用tf.train.start_queue_runners来启动计算线程。下面是实现方法的代码：

example_batch = tf.train.shuffle_batch(
    [value], batch_size=5, capacity=100, min_after_dequeue=10)

init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    try:
        while not coord.should_stop():
            _batch = sess.run(example_batch)
            print(_batch)

    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('Done reading')
    finally:
        coord.request_stop()

    coord.join(threads)

上面的代码中，我们使用了tf.train.shuffle_batch方法来提取一个batch的数据并进行计算。其中，batch_size参数用来指定每个batch的大小，capacity参数用来指定队列中最多可以保留的元素数量，min_after_dequeue参数用来指定从队列中取出一定数量的元素后，重新进行随机打乱的数量。这些参数的取值应该根据实际情况来调整。

在tf.Session中，我们使用了tf.global_variables_initializer来初始化全局变量。然后，我们启动了计算线程，并在try语句中不断读取数据并进行计算。在finally语句中，我们请求计算线程停止，并等待它们执行完毕。

3. 示例

下面我们将使用两个示例来说明如何使用Tensorflow的队列多线程读取数据方式。

3.1 示例1：读取MNIST数据集

第一个示例展示了如何使用Tensorflow的队列多线程读取MNIST数据集。下面是实现方法的代码：

import tensorflow as tf

# load mnist data
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# create a queue to hold the data in memory
image_batch = tf.train.shuffle_batch(
    [mnist.train.images], batch_size=128, capacity=10000, min_after_dequeue=1000)

# build a simple model
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(x, W) + b
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# start a tensorflow session
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    # start the queue runners
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

    # train the model
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = sess.run([image_batch, mnist.train.labels])
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

    # stop the queue runners
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

3.2 示例2：从csv文件中读取数据

第二个示例展示了如何从csv文件中读取数据。下面是实现方法的代码：

import tensorflow as tf

# create a queue to hold the data in memory
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["iris.csv"])
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
key, value = reader.read(filename_queue)

record_defaults = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [""]]
sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, class_id = tf.decode_csv(
    value, record_defaults=record_defaults)

features = tf.stack([sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width])
label = tf.cond(tf.equal(class_id, tf.constant([b'Iris-setosa'])), lambda: tf.constant(0), lambda: tf.constant(1))

feature_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([features, label], batch_size=16, capacity=100, min_after_dequeue=10)

# build a simple model
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 4])
y_ = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
W = tf.Variable(tf.zeros([4, 2]))
b = tf.Variable(tf.zeros([2]))
y = tf.matmul(x, W) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

# start a tensorflow session
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    # start the queue runners
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

    # train the model
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = sess.run([feature_batch, label_batch])
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

    # stop the queue runners
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

4. 总结

本文介绍了如何使用Tensorflow的队列多线程读取数据方式，包括将数据读取到内存队列中、启动计算线程、训练模型等全部过程。此外，本文还使用了两个示例来说明如何从MNIST数据集和csv文件中读取数据。