tensorflow Importing Data

tf.data API可以建立复杂的输入管道。它可以从分布式文件系统中汇总数据，对每个图像数据施加随机扰动，随机选择图像组成一个批次训练。一个文本模型的管道可能涉及提取原始文本数据的符号，使用查询表将它们转换成嵌入标识，将不同长度的数据组成一个批次。tf.data API让处理大规模数据、不同格式数据和进行复杂变换更容易。

tf.data API引入了两个抽象机制。

（1）tf.data.Dataset 表示一个元素序列，每个元素包含一个或多个Tensor对象。比如，一个图像管道中，一个元素可能是单个训练样例，由一对tensor组成，包括图像数据和标签。有两种不同的方式来生成一个dataset:

1)生成一个源(source)(举例：Dataset.from_tensor_slices()),从一个或多个tf.Tensor对象中构造一个dataset。

2）应用一个变换（举例：Dataset.batch()）,从一个或多个tf.data.Dataset对象中构造一个dataset。

（2）tf.data.Iterator提供了主要方法来从dataset中提取元素。通过Iterator.get_next()产生Dataset中下一个要执行的元素，这是输入管道和模型之间的一个接口。最简单的迭代器是"one-shot iterator", 这个迭代器和一个特定的Dataset联系，并只从中迭代一次。对于更多复杂的使用情况，Iterator.initializer操作允许重新初始化和参数化一个迭代器使用不同datasets，比如，在同样的程序中，迭代训练数据和验证数据多次。

1.基本机制

这节描述生成不同Dataset和Iterator对象的基础知识，和如何从中提取数据。

为了开始一个输入管道，首先需要定义一个源（source）。比如，从内存中的一些tensors中构造一个Dataset，可以使用tf.data.Dataset.from_tensors()或tf.data.Dataset.from_tensor_slices()。另外，如果输入数据是以推荐的TFRecord格式存储在硬盘中，可以构造tf.data.TFRecordDataset.

一旦有了Dataset对象，可以通过调用tf.data.Dataset的链方法将其变换成新的Dataset。比如，可以应用逐元素的变换如Dataset.map()(应用一个函数到每个元素),和多元素变换如Dataset.batch()。请参考tf.data.Dataset中完整的转换列表。

从Dataset中消耗值的最常用方式是，构建一个iterator对象，提供每次提供dataset中一个元素的获取（比如，调用Dataset.make_one_shot_iterator()）。一个tf.data.Iterator提供两种操作：Iterator.initializer,用来初始化迭代器状态，Iterator.get_next()，返回表示下一个元素的tf.Tensor对象。取决于使用情况，可以使用不同类型的iterator,不同类型会在下面介绍。

Dataset结构

一个dataset包含了许多具有相同结构的元素，一个元素包含了一个或多个tf.Tensor对象，称为components。每个component有一个tf.DType代表元素类型，和一个tf.TensorShape代表每个元素的静态形状。Dataset.output_types和Dataset.output_shapes属性允许你检查dataset每个元素中每个component的类型和形状。这些属性的嵌套结构映射到每个元素的结构，可能是单个tensor,一个tensor元组，或一个嵌套的tensor元组。举例：

dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.random_uniform([4, 10]))
print(dataset1.output_types)  # ==> "tf.float32"
print(dataset1.output_shapes)  # ==> "(10,)"

dataset2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
   (tf.random_uniform([4]),
    tf.random_uniform([4, 100], maxval=100, dtype=tf.int32)))
print(dataset2.output_types)  # ==> "(tf.float32, tf.int32)"
print(dataset2.output_shapes)  # ==> "((), (100,))"

dataset3 = tf.data.Dataset.zip((dataset1, dataset2))
print(dataset3.output_types)  # ==> (tf.float32, (tf.float32, tf.int32))
print(dataset3.output_shapes)  # ==> "(10, ((), (100,)))"

通常给出一个元素的每个component的名字会更方便，如果他们表示训练样本的不同特征。除了元组(tuples)外，可以使用collections.namedtuple或一个字典映射字符串到tensors,来表示Dataset的一个单个元素。

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
   {"a": tf.random_uniform([4]),
    "b": tf.random_uniform([4, 100], maxval=100, dtype=tf.int32)})
print(dataset.output_types)  # ==> "{'a': tf.float32, 'b': tf.int32}"
print(dataset.output_shapes)  # ==> "{'a': (), 'b': (100,)}"

Dataset变换支持任何结构的datasets，当使用Dataset.map(), Dataset.flat_map(), 和Dataset.filter()变换时，这些变换对每个元素应用一个函数，元素结构决定了函数参数。

dataset1 = dataset1.map(lambda x: ...)

dataset2 = dataset2.flat_map(lambda x, y: ...)

# Note: Argument destructuring is not available in Python 3.
dataset3 = dataset3.filter(lambda x, (y, z): ...)

生成一个iterator

一旦建立了Dataset来表示你的输入数据，下一步是生活从呢个一个Iterator来获得数据集中的元素。tf.data API支持下列iterators, 复杂度依次递增。

• one-shot
• initializable
• reinitializable
• feedable

一个one-shot iterator是最简单形式的iterator, 只支持dataset中的一次迭代，不需要显示初始化。one-shot iterators处理几乎所有基于队列支持的输入管道情况，但是它们不支持参数。使用Dataset.range()例子：

dataset = tf.data.Dataset.range(100)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()

for i in range(100):
  value = sess.run(next_element)
  assert i == value

一个initializable iterator要求在使用之前运行一个显式的iterator.initializer操作。为了交换方便，它可以参数化定义dataset，使用一个或多个tf.placeholder() tensors 在初始化迭代器时被喂数据。

max_value = tf.placeholder(tf.int64, shape=[])
dataset = tf.data.Dataset.range(max_value)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()

# Initialize an iterator over a dataset with 10 elements.
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={max_value: 10})
for i in range(10):
  value = sess.run(next_element)
  assert i == value

# Initialize the same iterator over a dataset with 100 elements.
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={max_value: 100})
for i in range(100):
  value = sess.run(next_element)
  assert i == value

一个reinitializable iterator可以使用多个不同的Dataset对象初始化。举例，你可能有一个训练输入管道，使用随机扰动来提升输入图像的泛化能力，和一个验证输入管道评估未修改数据的预测。这些管道通常会使用不同的Dataset对象，并且有相同的结构。

# Define training and validation datasets with the same structure.
training_dataset = tf.data.Dataset.range(100).map(
    lambda x: x + tf.random_uniform([], -10, 10, tf.int64))
validation_dataset = tf.data.Dataset.range(50)

# A reinitializable iterator is defined by its structure. We could use the
# `output_types` and `output_shapes` properties of either `training_dataset`
# or `validation_dataset` here, because they are compatible.
iterator = tf.data.Iterator.from_structure(training_dataset.output_types,
                                           training_dataset.output_shapes)
next_element = iterator.get_next()

training_init_op = iterator.make_initializer(training_dataset)
validation_init_op = iterator.make_initializer(validation_dataset)

# Run 20 epochs in which the training dataset is traversed, followed by the
# validation dataset.
for _ in range(20):
  # Initialize an iterator over the training dataset.
  sess.run(training_init_op)
  for _ in range(100):
    sess.run(next_element)

  # Initialize an iterator over the validation dataset.
  sess.run(validation_init_op)
  for _ in range(50):
    sess.run(next_element)

一个feedable iterator可以结合tf.placeholder使用，来选择每次调用tf.Session.run时使用什么Iterator, 通过熟悉的feed_dict机制。它提供了与reinitializable iterator同样的功能，但当你在迭代器间切换时不要求从数据集的开始初始化迭代器。举例，使用上例中同样的训练和测试样例，可以使用tf.data.Iterator.from_string_handle来定义一个feedable iterator，这允许你在两个数据集间切换。

# Define training and validation datasets with the same structure.
training_dataset = tf.data.Dataset.range(100).map(
    lambda x: x + tf.random_uniform([], -10, 10, tf.int64)).repeat()
validation_dataset = tf.data.Dataset.range(50)

# A feedable iterator is defined by a handle placeholder and its structure. We
# could use the `output_types` and `output_shapes` properties of either
# `training_dataset` or `validation_dataset` here, because they have
# identical structure.
handle = tf.placeholder(tf.string, shape=[])
iterator = tf.data.Iterator.from_string_handle(
    handle, training_dataset.output_types, training_dataset.output_shapes)
next_element = iterator.get_next()

# You can use feedable iterators with a variety of different kinds of iterator
# (such as one-shot and initializable iterators).
training_iterator = training_dataset.make_one_shot_iterator()
validation_iterator = validation_dataset.make_initializable_iterator()

# The `Iterator.string_handle()` method returns a tensor that can be evaluated
# and used to feed the `handle` placeholder.
training_handle = sess.run(training_iterator.string_handle())
validation_handle = sess.run(validation_iterator.string_handle())

# Loop forever, alternating between training and validation.
while True:
  # Run 200 steps using the training dataset. Note that the training dataset is
  # infinite, and we resume from where we left off in the previous `while` loop
  # iteration.
  for _ in range(200):
    sess.run(next_element, feed_dict={handle: training_handle})

  # Run one pass over the validation dataset.
  sess.run(validation_iterator.initializer)
  for _ in range(50):
    sess.run(next_element, feed_dict={handle: validation_handle})

从iterator中消耗值

Iterator.get_next()方法返回一个或多个tf.Tensor对象，对应迭代器的下一个元素。

dataset = tf.data.Dataset.range(5)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()

# Typically `result` will be the output of a model, or an optimizer's
# training operation.
result = tf.add(next_element, next_element)

sess.run(iterator.initializer)
print(sess.run(result))  # ==> "0"
print(sess.run(result))  # ==> "2"
print(sess.run(result))  # ==> "4"
print(sess.run(result))  # ==> "6"
print(sess.run(result))  # ==> "8"
try:
  sess.run(result)
except tf.errors.OutOfRangeError:
  print("End of dataset")  # ==> "End of dataset"

保存迭代器状态

tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator函数生成一个SaveableObject，从一个迭代器中，这可以用来保存或还原迭代器的当前状态。这样生成的一个保存对象可以被加入到tf.train.Saver变量列表或tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS collection中，以与tf.Variable相同的形式保存或还原。

# Create saveable object from iterator.
saveable = tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator(iterator)

# Save the iterator state by adding it to the saveable objects collection.
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS, saveable)
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:

  if should_checkpoint:
    saver.save(path_to_checkpoint)

# Restore the iterator state.
with tf.Session() as sess:
  saver.restore(sess, path_to_checkpoint)

2.读输入数据

如果所有的输入数据都适合内存，生成Dataset最简单的方式是将它们转换成tf.Tensor对象，使用Dataset.from_tensor_slices()

# Load the training data into two NumPy arrays, for example using `np.load()`.
with np.load("/var/data/training_data.npy") as data:
  features = data["features"]
  labels = data["labels"]

# Assume that each row of `features` corresponds to the same row as `labels`.
assert features.shape[0] == labels.shape[0]

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))

上面的方式比较占据内存。作为替代，可以使用tf.placeholder()定义Dataset，当初始化Iterator时喂Numpy数组。

# Load the training data into two NumPy arrays, for example using `np.load()`.
with np.load("/var/data/training_data.npy") as data:
  features = data["features"]
  labels = data["labels"]

# Assume that each row of `features` corresponds to the same row as `labels`.
assert features.shape[0] == labels.shape[0]

features_placeholder = tf.placeholder(features.dtype, features.shape)
labels_placeholder = tf.placeholder(labels.dtype, labels.shape)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features_placeholder, labels_placeholder))
# [Other transformations on `dataset`...]
dataset = ...
iterator = dataset.make_initializable_iterator()

sess.run(iterator.initializer, feed_dict={features_placeholder: features,
                                          labels_placeholder: labels})

消费TFRecord数据

tf.data API支持一系列文件格式，这样可以处理不适应内存的大型数据集。TFRecord文件格式是单个面向记录的二进制格式，许多tensorflow应用使用它作为训练数据。tf.data.TFRecordDataset类可以将一个或多个TFRecord文件作为内容输入管道。

# Creates a dataset that reads all of the examples from two files.
filenames = ["/var/data/file1.tfrecord", "/var/data/file2.tfrecord"]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)

filenames参数既可以是string, strings列表，或tf.Tensor of strings. 当有两个文件集合用于训练和验证目的时，可以使用tf.placeholder(tf.string)表示filenames,从合适的filenames中初始化迭代器。

filenames = tf.placeholder(tf.string, shape=[None])
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(...)  # Parse the record into tensors.
dataset = dataset.repeat()  # Repeat the input indefinitely.
dataset = dataset.batch(32)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()

# You can feed the initializer with the appropriate filenames for the current
# phase of execution, e.g. training vs. validation.

# Initialize `iterator` with training data.
training_filenames = ["/var/data/file1.tfrecord", "/var/data/file2.tfrecord"]
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={filenames: training_filenames})

# Initialize `iterator` with validation data.
validation_filenames = ["/var/data/validation1.tfrecord", ...]
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={filenames: validation_filenames})

消费文本数据

filenames = ["/var/data/file1.txt", "/var/data/file2.txt"]
dataset = tf.data.TextLineDataset(filenames)

filenames = ["/var/data/file1.txt", "/var/data/file2.txt"]

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)

# Use `Dataset.flat_map()` to transform each file as a separate nested dataset,
# and then concatenate their contents sequentially into a single "flat" dataset.
# * Skip the first line (header row).
# * Filter out lines beginning with "#" (comments).
dataset = dataset.flat_map(
    lambda filename: (
        tf.data.TextLineDataset(filename)
        .skip(1)
        .filter(lambda line: tf.not_equal(tf.substr(line, 0, 1), "#"))))

3.使用Dataset.map()预处理数据

Dataset.map(f)变换生成一个新的数据集，通过对输入数据集的每个元素应用函数f。map()函数通常应用在列表结构。

解析tf.Example协议缓冲消息

许多输入管道提取tf.train.Example协议缓冲消息，从TFRecord格式文件中。每个tf.train.Example记录包含一个或多个“features”，输入管道通常将这些特征转换为tensors.

# Transforms a scalar string `example_proto` into a pair of a scalar string and
# a scalar integer, representing an image and its label, respectively.
def _parse_function(example_proto):
  features = {"image": tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=""),
              "label": tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0)}
  parsed_features = tf.parse_single_example(example_proto, features)
  return parsed_features["image"], parsed_features["label"]

# Creates a dataset that reads all of the examples from two files, and extracts
# the image and label features.
filenames = ["/var/data/file1.tfrecord", "/var/data/file2.tfrecord"]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(_parse_function)

解码图像数据和resizing it

# Reads an image from a file, decodes it into a dense tensor, and resizes it
# to a fixed shape.
def _parse_function(filename, label):
  image_string = tf.read_file(filename)
  image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string)
  image_resized = tf.image.resize_images(image_decoded, [28, 28])
  return image_resized, label

# A vector of filenames.
filenames = tf.constant(["/var/data/image1.jpg", "/var/data/image2.jpg", ...])

# `labels[i]` is the label for the image in `filenames[i].
labels = tf.constant([0, 37, ...])

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
dataset = dataset.map(_parse_function)

使用tf.py_func()应用任意Python logic

某些时候，使用额外的Python库解析输入数据时，是有用的。这时，在Dataset.map()变换中调用tf.py_func()操作。

import cv2

# Use a custom OpenCV function to read the image, instead of the standard
# TensorFlow `tf.read_file()` operation.
def _read_py_function(filename, label):
  image_decoded = cv2.imread(filename.decode(), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  return image_decoded, label

# Use standard TensorFlow operations to resize the image to a fixed shape.
def _resize_function(image_decoded, label):
  image_decoded.set_shape([None, None, None])
  image_resized = tf.image.resize_images(image_decoded, [28, 28])
  return image_resized, label

filenames = ["/var/data/image1.jpg", "/var/data/image2.jpg", ...]
labels = [0, 37, 29, 1, ...]

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
dataset = dataset.map(
    lambda filename, label: tuple(tf.py_func(
        _read_py_function, [filename, label], [tf.uint8, label.dtype])))
dataset = dataset.map(_resize_function)

4. Batching dataset elements

简单的批处理

最简单的批处理形式是将数据集的n个 连续元素堆叠成单个元素。Dataset.batch()变换做这件事，和tf.stack()有相同的限制，对每个component i, 所有元素必须有相同的shape。

inc_dataset = tf.data.Dataset.range(100)
dec_dataset = tf.data.Dataset.range(0, -100, -1)
dataset = tf.data.Dataset.zip((inc_dataset, dec_dataset))
batched_dataset = dataset.batch(4)

iterator = batched_dataset.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()

print(sess.run(next_element))  # ==> ([0, 1, 2,   3],   [ 0, -1,  -2,  -3])
print(sess.run(next_element))  # ==> ([4, 5, 6,   7],   [-4, -5,  -6,  -7])
print(sess.run(next_element))  # ==> ([8, 9, 10, 11],   [-8, -9, -10, -11])

Batching tensors with padding

为了处理许多模型（比如序列模型）的输入数据有不同size的情况，Dataset.padded_batch()变换可以将不同形状的tensors指定一个或多个维度padding,来进行批处理。

dataset = tf.data.Dataset.range(100)
dataset = dataset.map(lambda x: tf.fill([tf.cast(x, tf.int32)], x))
dataset = dataset.padded_batch(4, padded_shapes=[None])

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()

print(sess.run(next_element))  # ==> [[0, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 2, 0], [3, 3, 3]]
print(sess.run(next_element))  # ==> [[4, 4, 4, 4, 0, 0, 0],
                               #      [5, 5, 5, 5, 5, 0, 0],
                               #      [6, 6, 6, 6, 6, 6, 0],
                               #      [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7]]

5. 训练工作流

处理多个epochs

最简单的处理方式是使用Dataset.repeat()变换。

filenames = ["/var/data/file1.tfrecord", "/var/data/file2.tfrecord"]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(...)
dataset = dataset.repeat(10)
dataset = dataset.batch(32)

随机打乱输入数据

filenames = ["/var/data/file1.tfrecord", "/var/data/file2.tfrecord"]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(...)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
dataset = dataset.batch(32)
dataset = dataset.repeat()

使用高级APIs