TensorFlow数据集（一）——数据集的基本使用方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
@contact: 694317828@qq.com
@software: pycharm
@file: dataset_test1.py
@time: 2019/2/10 10:52
@desc: 例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。
"""

import tensorflow as tf

# 从一个数组创建数据集。
input_data = [1, 2, 3, 5, 8]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data)

# 定义一个迭代器用于遍历数据集。因为上面定义的数据集没有用placeholder作为输入参数
# 所以这里可以使用最简单的one_shot_iterator
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
# get_next() 返回代表一个输入数据的张量，类似于队列的dequeue()。
x = iterator.get_next()
y = x * x

with tf.Session() as sess:
    for i in range(len(input_data)):
        print(sess.run(y))

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
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@software: pycharm
@file: dataset_test2.py
@time: 2019/2/10 11:03
@desc: 数据是文本文件
"""

import tensorflow as tf

# 从文本文件创建数据集。假定每行文字是一个训练例子。注意这里可以提供多个文件。
input_files = [‘./input_file11‘, ‘./input_file22‘]
dataset = tf.data.TextLineDataset(input_files)

# 定义迭代器用于遍历数据集
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
# 这里get_next()返回一个字符串类型的张量，代表文件中的一行。
x = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
    for i in range(4):
        print(sess.run(x))

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
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@file: dataset_createdata.py
@time: 2019/2/10 13:59
@desc: 创建样例文件
"""

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
import time


# 生成整数型的属性。
def _int64_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))


# 生成字符串型的属性。
def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))


a = [11, 21, 31, 41, 51]
b = [22, 33, 44, 55, 66]


# 输出TFRecord文件的地址
filename = ‘./input_file2‘
# 创建一个writer来写TFRecord文件
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
for index in range(len(a)):
    aa = a[index]
    bb = b[index]
    # 将一个样例转化为Example Protocol Buffer，并将所有的信息写入这个数据结构。
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        ‘feat1‘: _int64_feature(aa),
        ‘feat2‘: _int64_feature(bb)
    }))

    # 将一个Example写入TFRecord文件中。
    writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
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@software: pycharm
@file: dataset_test3.py
@time: 2019/2/10 13:16
@desc: 数据是TFRecord文件
"""

import tensorflow as tf


# 解析一个TFRecord的方法。record是从文件中读取的一个样例。前面介绍了如何解析TFRecord样例。
def parser(record):
    # 解析读入的一个样例
    features = tf.parse_single_example(
        record,
        features={
            ‘feat1‘: tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
            ‘feat2‘: tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        }
    )
    return features[‘feat1‘], features[‘feat2‘]


# 从TFRecord文件创建数据集。
input_files = [‘./input_file1‘, ‘./input_file2‘]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(input_files)

# map()函数表示对数据集中的每一条数据进行调用相应方法。使用TFRecordDataset读出的是二进制的数据。
# 这里需要通过map()函数来调用parser()对二进制数据进行解析。类似的，map()函数也可以用来完成其他的数据预处理工作。
dataset = dataset.map(parser)

# 定义遍历数据集的迭代器
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

# feat1, feat2是parser()返回的一维int64型张量，可以作为输入用于进一步的计算。
feat1, feat2 = iterator.get_next()

with tf.Session() as sess:
    for i in range(10):
        f1, f2 = sess.run([feat1, feat2])
        print(f1, f2)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
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@file: dataset_test4.py
@time: 2019/2/10 13:44
@desc: 用initializable_iterator来动态初始化数据集的例子
"""

import tensorflow as tf
from figuredata_deal.dataset_test3 import parser


# 解析一个TFRecord的方法。与上面的例子相同不再重复。
# 从TFRecord文件创建数据集，具体文件路径是一个placeholder，稍后再提供具体路径。
input_files = tf.placeholder(tf.string)
dataset = tf.data.TFRecordDataset(input_files)
dataset = dataset.map(parser)

# 定义遍历dataset的initializable_iterator
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
feat1, feat2 = iterator.get_next()

with tf.Session() as sess:
    # 首先初始化iterator，并给出input_files的值。
    sess.run(iterator.initializer, feed_dict={input_files: [‘./input_file1‘, ‘./input_file2‘]})

    # 遍历所有数据一个epoch，当遍历结束时，程序会抛出OutOfRangeError
    while True:
        try:
            sess.run([feat1, feat2])
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            break