Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据的方法

TensorFlow是一个强大的机器学习框架，支持多种多样的数据输入方式。其中，使用tfrecord方式读取数据是一种高效，可扩展的方法。tfrecord是TensorFlow提供的一种存储二进制数据的数据格式，可以大大减小磁盘和内存的开销，提高数据读取的效率。

以下是使用tfrecord方式读取数据的步骤：

1.准备数据

首先，需要从原始数据中提取出需要的信息，将其转换成一个个特征(feature)，方便存储和读取。每个特征对应的是一种数据类型，例如int，float，string等等。将这些特征转化成一个tf.train.Example格式的数据，下面是一个示例：

import tensorflow as tf

def _int_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))

def _float_feature(value):
    return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[value]))

def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))

# Example协议格式定义，包含Features字段
def create_example(image_data, label):
    feature = {
        'image_raw': _bytes_feature(image_data),
        'label': _int_feature(label),
    }
    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))

在这个示例中，我们定义了三个特征：image_raw代表原始图像，label代表图像的标签。使用上面定义的三个函数将原始数据转换成对应的特征格式。最后，用这些特征创建一个tf.train.Example对象。

2.将数据写入tfrecord文件

在将数据存储为tfrecord格式之前，需要确定数据的存储路径和文件名。下面是一个写入tfrecord文件的示例代码：

def write_tfrecord(data_list, tfrecord_file):
    with tf.io.TFRecordWriter(tfrecord_file) as writer:
        for image_data, label in data_list:
            example = create_example(image_data, label)
            writer.write(example.SerializeToString())

在这个示例中，我们使用tf.io.TFRecordWriter将数据写入tfrecord文件。其中，data_list包含原始数据，tfrecord_file是指定的存储路径。遍历data_list中的每个数据，将其转换成tf.train.Example格式，并使用SerializeToString()函数将其序列化为二进制字符串，最后将其写入tfrecord文件。

3.读取tfrecord文件中的数据

在训练模型时，需要从tfrecord文件中读取数据。下面是一个读取tfrecord文件中数据的示例代码：

def read_tfrecord(tfrecord_file):
    # 定义Feature格式
    feature_description = {
        'image_raw': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
    }

    def _parse(example_proto):
        # 将Example协议解析为Features
        return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)

    # 构建文件数据集，按顺序读取数据
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_file)
    dataset = dataset.map(_parse)
    return dataset

在这个示例中，我们定义了tfrecord文件中存储的特征格式(feature_description)。使用_parse函数将二进制字符串解析为原始特征数据。使用TFRecordDataset读取tfrecord文件中的数据，使用map函数将每个Example解析为对应的Features数据。最后返回的是一个datasets文件格式，包含多个读取出来的样本。

示例：MNIST手写数字分类

下面是一个在MNIST数据集上使用tfrecord方式读取数据的示例。MNIST数据集包含手写数字的图像和其对应的标签。我们将数据集平均分为若干个文件，每个文件存储一部分数据。首先，我们需要下载MNIST数据集，这里使用keras提供的接口下载和加载数据。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

在将数据写入tfrecord文件之前，我们先将数据平均分为多个文件，每个文件大小为batch_size。

import numpy as np

def write_tfrecord(data, tfrecord_name, batch_size):
    num_samples = data.shape[0]
    num_batches = int(np.ceil(num_samples / batch_size))
    for i in range(num_batches):
        start = i * batch_size
        end = min((i + 1) * batch_size, num_samples)
        batch_data = data[start:end]
        labels = batch_data[1]
        images = batch_data[0].reshape((-1, 28 * 28)).astype(np.float32)
        filename = tfrecord_name + '-' + str(i) + '.tfrecords'
        writer = tf.io.TFRecordWriter(filename)
        for image, label in zip(images, labels):
            example = create_example(image.tobytes(), label)
            writer.write(example.SerializeToString())
        writer.close()

这个函数接受一个数据集data，文件名tfrecord_name和batch_size作为输入，将数据分批次写入多个tfrecord文件中。对于每批数据，先将数据reshape为二维数组，然后创建tf.train.Example格式，并使用tobytes()方法将图像转换成原始字节数组。最后，将Example序列化为字符串写入tfrecord文件中。

最后，我们在训练模型时使用上述读取函数，将数据读入内存中进行训练。

def read_tfrecord(tfrecord_name, batch_size):
    tfrecord_files = [tfrecord_name + '-' + str(i) + '.tfrecords' for i in range(batch_size)]
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_files)
    dataset = dataset.map(_parse_example_image)
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    dataset = dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
    return dataset

train_tfrecord_name = 'data/train'
test_tfrecord_name = 'data/test'
batch_size = 128

write_tfrecord((train_images, train_labels), train_tfrecord_name, batch_size)
write_tfrecord((test_images, test_labels), test_tfrecord_name, batch_size)

train_dataset = read_tfrecord(train_tfrecord_name, batch_size)
test_dataset = read_tfrecord(test_tfrecord_name, batch_size)

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax', input_shape=(28 * 28,)))
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=test_dataset)

在这个示例中，我们使用read_tfrecord函数读取tfrecord文件中的数据。train_images和train_labels也可以使用函数的方式填写。最后，我们使用类似于keras.Sequential()的方法来构建模型，然后使用model.fit()训练模型。训练模型的过程基本上与普通的keras模型相同。