流程
tendorflow可以读取文本文件，二进制文件，图片文件和tfrecords文件。除了阅读器不一样，读文件的流程是差不多的。
1.构造文件队列
2.读取文件内容
3.解码
4.批处理
import tensorflow as tf
import os
# 模拟一下同步先处理数据，然后才能取数据训练
# tensorflow当中，运行操作有依赖性
# # 1、首先定义队列
# Q = tf.FIFOQueue(3, tf.float32)
#
# # 放入一些数据
# enq_many = Q.enqueue_many([[0.1, 0.2, 0.3], ])
#
# # 2、定义一些处理数据的螺距，取数据的过程 取数据，+1， 入队列
#
# out_q = Q.dequeue()
#
# data = out_q + 1
#
# en_q = Q.enqueue(data)
#
# with tf.Session() as sess:
# # 初始化队列
# sess.run(enq_many)
#
# # 处理数据
# for i in range(100):
# sess.run(en_q)
#
# # 训练数据
# for i in range(Q.size().eval（)):
# print(sess.run(Q.dequeue()))
# 模拟异步子线程 存入样本， 主线程 读取样本
# # 1、定义一个队列，1000
# Q = tf.FIFOQueue(1000, tf.float32)
#
# # 2、定义要做的事情 循环 值，+1， 放入队列当中
# var = tf.Variable(0.0)
#
# # 实现一个自增 tf.assign_add
# data = tf.assign_add(var, tf.constant(1.0))
#
# en_q = Q.enqueue(data)
#
# # 3、定义队列管理器op, 指定多少个子线程，子线程该干什么事情
# qr = tf.train.QueueRunner(Q, enqueue_ops=[en_q] * 2)
#
# # 初始化变量的OP
# init_op = tf.global_variables_initializer()
#
# with tf.Session() as sess:
# # 初始化变量
# sess.run(init_op)
#
# # 开启线程管理器
# coord = tf.train.Coordinator()
#
# # 真正开启子线程
# threads = qr.create_threads(sess, coord=coord, start=True)
#
# # 主线程，不断读取数据训练
# for i in range(300):
# print(sess.run(Q.dequeue()))
#
# # 回收你
# coord.request_stop()
#
# coord.join(threads)
# 批处理大小，跟队列，数据的数量没有影响，只决定 这批次取多少数据
def csvread(filelist):
"""
读取CSV文件
:param filelist: 文件路径+名字的列表
:return: 读取的内容
"""
# 1、构造文件的队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
# 2、构造csv阅读器读取队列数据（按一行）
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(file_queue)
# 3、对每行内容解码
# record_defaults:指定每一个样本的每一列的类型，指定默认值[["None"], [4.0]]
records = [["None"], ["None"]]
example, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=records)
# 4、想要读取多个数据，就需要批处理
example_batch, label_batch = tf.train.batch([example, label], batch_size=9, num_threads=1, capacity=9)
print(example_batch, label_batch)
return example_batch, label_batch
def picread(filelist):
"""
读取狗图片并转换成张量
:param filelist: 文件路径+ 名字的列表
:return: 每张图片的张量
"""
# 1、构造文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
# 2、构造阅读器去读取图片内容（默认读取一张图片）
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(file_queue)
print(value)
# 3、对读取的图片数据进行解码
image = tf.image.decode_jpeg(value)
print(image)
# 5、处理图片的大小（统一大小）
image_resize = tf.image.resize_images(image, [200, 200])
print(image_resize)
# 注意：一定要把样本的形状固定 [200, 200, 3],在批处理的时候要求所有数据形状必须定义
image_resize.set_shape([200, 200, 3])
print(image_resize)
# 6、进行批处理
image_batch = tf.train.batch([image_resize], batch_size=20, num_threads=1, capacity=20)
print(image_batch)
return image_batch
# 定义cifar的数据等命令行参数
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string("cifar_dir", "./data/cifar10/cifar-10-batches-bin/", "文件的目录")
tf.app.flags.DEFINE_string("cifar_tfrecords", "./tmp/cifar.tfrecords", "存进tfrecords的文件")
class CifarRead(object):
"""完成读取二进制文件， 写进tfrecords，读取tfrecords
"""
def __init__(self, filelist):
# 文件列表
self.file_list = filelist
# 定义读取的图片的一些属性
self.height = 32
self.width = 32
self.channel = 3
# 二进制文件每张图片的字节
self.label_bytes = 1
self.image_bytes = self.height * self.width * self.channel
self.bytes = self.label_bytes + self.image_bytes
def read_and_decode(self):
# 1、构造文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(self.file_list)
# 2、构造二进制文件读取器，读取内容, 每个样本的字节数
reader = tf.FixedLengthRecordReader(self.bytes)
key, value = reader.read(file_queue)
# 3、解码内容, 二进制文件内容的解码
label_image = tf.decode_raw(value, tf.uint8)
print(label_image)
# 4、分割出图片和标签数据，切除特征值和目标值
label = tf.cast(tf.slice(label_image, [0], [self.label_bytes]), tf.int32)
image = tf.slice(label_image, [self.label_bytes], [self.image_bytes])
# 5、可以对图片的特征数据进行形状的改变 [3072] --> [32, 32, 3]
image_reshape = tf.reshape(image, [self.height, self.width, self.channel])
print(label, image_reshape)
# 6、批处理数据
image_batch, label_batch = tf.train.batch([image_reshape, label], batch_size=10, num_threads=1, capacity=10)
print(image_batch, label_batch)
return image_batch, label_batch
def write_ro_tfrecords(self, image_batch, label_batch):
"""
将图片的特征值和目标值存进tfrecords
:param image_batch: 10张图片的特征值
:param label_batch: 10张图片的目标值
:return: None
"""
# 1、建立TFRecord存储器
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(FLAGS.cifar_tfrecords)
# 2、循环将所有样本写入文件，每张图片样本都要构造example协议
for i in range(10):
# 取出第i个图片数据的特征值和目标值
image = image_batch[i].eval（).tostring()
label = int(label_batch[i].eval（)[0])
# 构造一个样本的example
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
"image": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image])),
"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label])),
}))
# 写入单独的样本
writer.write(example.SerializeToString())
# 关闭
writer.close()
return None
def read_from_tfrecords(self):
# 1、构造文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer([FLAGS.cifar_tfrecords])
# 2、构造文件阅读器，读取内容example,value=一个样本的序列化example
reader = tf.TFRecordReader()
key, value = reader.read(file_queue)
# 3、解析example
features = tf.parse_single_example(value, features={
"image": tf.FixedLenFeature([], tf.string),
"label": tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
})
# 4、解码内容, 如果读取的内容格式是string需要解码， 如果是int64,float32不需要解码
image = tf.decode_raw(features["image"], tf.uint8)
# 固定图片的形状，方便与批处理
image_reshape = tf.reshape(image, [self.height, self.width, self.channel])
label = tf.cast(features["label"], tf.int32)
print(image_reshape, label)
# 进行批处理
image_batch, label_batch = tf.train.batch([image_reshape, label], batch_size=10, num_threads=1, capacity=10)
return image_batch, label_batch
if __name__ == "__main__":
# 1、找到文件，放入列表 路径+名字 ->列表当中
file_name = os.listdir(FLAGS.cifar_dir)
filelist = [os.path.join(FLAGS.cifar_dir, file) for file in file_name if file[-3:] == "bin"]
# print(file_name)
cf = CifarRead(filelist)
# image_batch, label_batch = cf.read_and_decode()
image_batch, label_batch = cf.read_from_tfrecords()
# 开启会话运行结果
with tf.Session() as sess:
# 定义一个线程协调器
coord = tf.train.Coordinator()
# 开启读文件的线程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
# 存进tfrecords文件
# print("开始存储")
#
# cf.write_ro_tfrecords(image_batch, label_batch)
#
# print("结束存储")
# 打印读取的内容
print(sess.run([image_batch, label_batch]))
# 回收子线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)
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