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Tensorflow如何實現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下Tensorflow如何實現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù),相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

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之前的博客里使用tf讀取數(shù)據(jù)都是每次fetch一條記錄,實際上大部分時候需要fetch到一個batch的小批量數(shù)據(jù),在tf中這一操作的明顯變化就是tensor的rank發(fā)生了變化,我目前使用的人臉數(shù)據(jù)集是灰度圖像,因此大小是92*112的,所以最開始fetch拿到的圖像數(shù)據(jù)集經(jīng)過reshape之后就是一個rank為2的tensor,大小是92*112的(如果考慮通道,也可以reshape為rank為3的,即92*112*1)。

如果加入batch,比如batch大小為5,那么拿到的tensor的rank就變成了3,大小為5*92*112。

下面規(guī)則化的寫一下讀取數(shù)據(jù)的一般流程,按照官網(wǎng)的實例,一般把讀取數(shù)據(jù)拆分成兩個大部分,一個是函數(shù)專門負責讀取數(shù)據(jù)和解碼數(shù)據(jù),一個函數(shù)則負責生產(chǎn)batch。

import tensorflow as tf

def read_data(fileNameQue):

 reader = tf.TFRecordReader()
 key, value = reader.read(fileNameQue)
 features = tf.parse_single_example(value, features={'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
              'img': tf.FixedLenFeature([], tf.string),})
 img = tf.decode_raw(features["img"], tf.uint8)
 img = tf.reshape(img, [92,112]) # 恢復圖像原始大小
 label = tf.cast(features["label"], tf.int32)

 return img, label

def batch_input(filename, batchSize):

 fileNameQue = tf.train.string_input_producer([filename], shuffle=True)
 img, label = read_data(fileNameQue) # fetch圖像和label
 min_after_dequeue = 1000
 capacity = min_after_dequeue+3*batchSize
 # 預取圖像和label并隨機打亂,組成batch,此時tensor rank發(fā)生了變化,多了一個batch大小的維度
 exampleBatch,labelBatch = tf.train.shuffle_batch([img, label],batch_size=batchSize, capacity=capacity,
              min_after_dequeue=min_after_dequeue)
 return exampleBatch,labelBatch

if __name__ == "__main__":

 init = tf.initialize_all_variables()
 exampleBatch, labelBatch = batch_input("./data/faceTF.tfrecords", batchSize=10)

 with tf.Session() as sess:

  sess.run(init)
  coord = tf.train.Coordinator()
  threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

  for i in range(100):
   example, label = sess.run([exampleBatch, labelBatch])
   print(example.shape)

  coord.request_stop()
  coord.join(threads)

讀取數(shù)據(jù)和解碼數(shù)據(jù)與之前基本相同,針對不同格式數(shù)據(jù)集使用不同閱讀器和解碼器即可,后面是產(chǎn)生batch,核心是tf.train.shuffle_batch這個函數(shù),它相當于一個蓄水池的功能,第一個參數(shù)代表蓄水池的入水口,也就是逐個讀取到的記錄,batch_size自然就是batch的大小了,capacity是蓄水池的容量,表示能容納多少個樣本,min_after_dequeue是指出隊操作后還可以供隨機采樣出批量數(shù)據(jù)的樣本池大小,顯然,capacity要大于min_after_dequeue,官網(wǎng)推薦:min_after_dequeue + (num_threads + a small safety margin) * batch_size,還有一個參數(shù)就是num_threads,表示所用線程數(shù)目。

min_after_dequeue這個值越大,隨機采樣的效果越好,但是消耗的內(nèi)存也越大。

以上是“Tensorflow如何實現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù)”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設計公司行業(yè)資訊頻道!

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標題名稱:Tensorflow如何實現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)
標題鏈接:http://aaarwkj.com/article36/dopcpg.html

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