tensorflow TFRecords文件的生成和读取的方法

TensorFlow提供了TFRecords文件格式，它是一种二进制文件格式，用于有效地处理大量数据。TFRecords文件包含一系列大小固定的记录。每条记录包含一个二进制数据字符串（实际上是一个字节数组）和它所代表的任何数据以及它的长度。在此过程中，我们将重点介绍如何生成和读取TensorFlow中的TFRecords文件。

生成TFRecords文件

以下是如何使用TensorFlow准备数据并将其写入TFRecords文件的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 随机生成100条数据，输入和标签都是随机的
inputs = np.random.randn(100, 100)
labels = np.random.randint(0, 2, (100,))

# 创建一个TFRecordsWriter
writer = tf.io.TFRecordWriter("data.tfrecords")

# 将100条数据写入文件中
for i in range(len(inputs)):
    # 将输入和标签转换为字节字符串
    input_raw = inputs[i].tostring()
    label_raw = labels[i].tostring()

    # 创建一个Example对象
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'input': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[input_raw])),
        'label': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[label_raw]))
    }))

    # 将Example对象转换为字符串
    serialized = example.SerializeToString()

    # 将序列化后的Example写入TFRecords文件中
    writer.write(serialized)

# 关闭TFRecordsWriter
writer.close()

在此示例中，我们首先随机生成100条数据，并将输入和标签转换为字节字符串。然后，我们使用示例的方法创建一个tf.train.Example对象，并用输入和标签填充它的features字段。最后，我们使用SerializeToString()方法将Example对象序列化为字符串，并使用TFRecordWriter将其写入TFRecords文件中。

读取TFRecords文件

以下是如何从TFRecords文件中读取数据的示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个Dataset对象并从文件中读取数据
dataset = tf.data.TFRecordDataset("data.tfrecords")

# 定义 features 字段，它会告诉 TensorFlow 从 Example 中读取哪些数据
features = {
    'input': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string)
}

# 解析每个 Example
def _parse_example(serialized_example):
    # 解析 Example
    parsed_example = tf.io.parse_single_example(serialized_example, features)

    # 将输入和标签解码回原始的数据格式
    input = tf.io.decode_raw(parsed_example['input'], np.float64)
    label = tf.io.decode_raw(parsed_example['label'], np.int32)

    return input, label

# 映射到解析函数
dataset = dataset.map(_parse_example)

# 随机获取一个 batch 的数据
dataset = dataset.shuffle(len(inputs)).batch(32).prefetch(1)

# 遍历数据集
for input, label in dataset:
    # do something
    pass

在此示例中，我们首先创建一个tf.data.TFRecordDataset对象，并将所需的TFRecords文件的路径传递给它。然后，我们定义一个包含输入和标签的字典，该字典告诉TensorFlow从Example对象中读取哪些数据。接下来，我们定义一个解析函数，它从serialized_example变量中解析输入和标签数据，并将其解码回原始格式。最后，我们将解析函数应用于数据集，并使用batch大小32进行分批处理。我们还可以使用shuffle()和prefetch()方法，它们将在处理数据时自动对数据进行洗牌并提前获取数据。

以上是生成和读取TFRecords文件的完整攻略，并且提供了两条示例。在使用TensorFlow处理大量数据时，TFRecords文件格式是一种非常有效的方式，因为它减少了IO操作和内存占用，同时提高了程序的运行效率。