TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的。以下为 tf.train.Example 的数据结构:
message Example {
Features features = 1;
};
message Features{
map<string, Feature> feature = 1;
};
message Feature {
oneof kind {
BytesList bytes_list = 1;
FloatList float_list = 1;
Int64List int64_list = 3;
}
};
tf.train.Example中包含了一个从属性名称到取值的字典。其中属性名称为一个字符串,属性的取值可以为字符串(BytesList),实数列表(FloatList)或者整数列表(Int64List).
例程:将MNIST数据集中的所有文件存储到一个TFRecord文件中。
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
# 生成整数型的属性
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
# 生成字符串型的数据
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
mnist = input_data.read_data_sets(
"./MNIST_data", dtype=tf.uint8, one_hot=True)
images = mnist.train.images
# 训练数据所对应的正确答案,可以作为一个属性保存在TFRecord中
labels = mnist.train.labels
# 训练数据的图像分辨率,这可以作为Example中的一个属性
pixels = images.shape[1]
num_examples = mnist.train.num_examples
# 输出TFRecord文件的地址
filename = "./MNIST_data/output.tfrecords"
# 创建一个writer来写TFRecord文件
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
for index in range(num_examples):
# 将图像矩阵转化为一个字符串。
image_raw = images[index].tostring()
# 将一个样例转化为Example Protocol Buffer,并将所有信息写入这个数据结构
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'pixels': _int64_feature(pixels),
'label': _int64_feature(np.argmax(labels[index])),
'image_raw': _bytes_feature(image_raw)
}))
# 将一个Example写入TFRecord文件
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
读取TFRecord中的数据
import tensorflow as tf
# 创建一个reader来读取TFRecord文件中的样例
reader = tf.TFRecordReader()
# 创建一个队列来维护输入文件列表
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
["./MNIST_data/output.tfrecords"])
# 从文件中读取一个样例,也可以使用read_up_to函数一次性读取多个样例
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
# 解析读入的一个样例。如果需要解析多个样例,可以用parse_example函数
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
# TensorFlow提供两种不同的属性解析方法。一种是tf.FixedLenFeature
# 这种方法得到的结果为一个Tensor.另一种方法是tf.VarLenFeature,这种方法
# 得到的解析结果为SparseTensor,用于处理稀疏矩阵
# 这里解析数据的格式需要和上面程序写入数据的格式一致
'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'pixels': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
})
# tf.decode_raw可以将字符串解析成图像对应的像素数组
images = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)
labels = tf.cast(features['label'], tf.int32)
pixels = tf.cast(features['pixels'], tf.int32)
sess = tf.Session()
# 启动多线程处理输入数据
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
# 每次运行可以读取TFRecord文件中的一个样例。
for i in range(10):
image, label, pixel = sess.run([images, labels, pixels])
# print(image)
print(label)
# print(pixel)