使用TensorFlow怎么高效的读取数据，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
TFRecords
TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件（等会儿就知道为什么了）… …总而言之，这样的文件格式好处多多，所以让我们用起来吧。
TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter 写入到TFRecords文件。
从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。
接下来，让我们开始读取数据之旅吧~
生成TFRecords文件
我们使用tf.train.Example来定义我们要填入的数据格式，然后使用tf.python_io.TFRecordWriter来写入。
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
cwd = os.getcwd()
'''
此处我加载的数据目录如下：
0 -- img1.jpg
img2.jpg
img3.jpg
...
1 -- img1.jpg
img2.jpg
...
2 -- ...
这里的0， 1， 2...就是类别，也就是下文中的classes
classes是我根据自己数据类型定义的一个列表，大家可以根据自己的数据情况灵活运用
...
'''
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("train.tfrecords")
for index, name in enumerate(classes):
class_path = cwd + name + "/"
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path + img_name
img = Image.open(img_path)
img = img.resize((224, 224))
img_raw = img.tobytes() #将图片转化为原生bytes
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
}))
writer.write(example.SerializeToString()) #序列化为字符串
writer.close()关于Example Feature的相关定义和详细内容，我推荐去官网查看相关API。
基本的，一个Example中包含Features，Features里包含Feature（这里没s）的字典。最后，Feature里包含有一个 FloatList， 或者ByteList，或者Int64List
就这样，我们把相关的信息都存到了一个文件中，所以前面才说不用单独的label文件。而且读取也很方便。
接下来是一个简单的读取小例子：
for serialized_example in tf.python_io.tf_record_iterator("train.tfrecords"):
example = tf.train.Example()
example.ParseFromString(serialized_example)
image = example.features.feature['image'].bytes_list.value
label = example.features.feature['label'].int64_list.value
# 可以做一些预处理之类的
print image, label使用队列读取
一旦生成了TFRecords文件，为了高效地读取数据，TF中使用队列（queue）读取数据。
def read_and_decode(filename):
#根据文件名生成一个队列
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),
})
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [224, 224, 3])
img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
return img, label之后我们可以在训练的时候这样使用
img, label = read_and_decode("train.tfrecords")
#使用shuffle_batch可以随机打乱输入
img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label],
batch_size=30, capacity=2000,
min_after_dequeue=1000)
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
for i in range(3):
val, l= sess.run([img_batch, label_batch])
#我们也可以根据需要对val， l进行处理
#l = to_categorical(l, 12)
print(val.shape, l)关于使用TensorFlow怎么高效的读取数据问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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