Tensorflow批量数据输入 基于Tensorflow批量数据的输入实现方式
J_PrCz 人气:0基于Tensorflow下的批量数据的输入处理：
1.Tensor TFrecords格式
2.h5py的库的数组方法
在tensorflow的框架下写CNN代码，我在书写过程中，感觉不是框架内容难写， 更多的是我在对图像的预处理和输入这部分花了很多精神。
使用了两种方法：
方法一：
Tensor 以Tfrecords的格式存储数据，如果对数据进行标签，可以同时做到数据打标签。
①创建TFrecords文件
orig_image = '/home/images/train_image/'
gen_image = '/home/images/image_train.tfrecords'
def create_record():
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(gen_image)
class_path = orig_image
for img_name in os.listdir(class_path): #读取每一幅图像
img_path = class_path + img_name
img = Image.open(img_path) #读取图像
#img = img.resize((256, 256)) #设置图片大小， 在这里可以对图像进行处理
img_raw = img.tobytes() #将图片转化为原声bytes
example = tf.train.Example(
features=tf.train.Features(feature={
'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[0])), #打标签
'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))#存储数据
}))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
②读取TFrecords文件
def read_and_decode(filename):
#创建文件队列，不限读取的数据
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string)})
label = features['label']
img = features['img_raw']
img = tf.decode_raw(img, tf.uint8) #tf.float32
img = tf.image.convert_image_dtype(img, dtype=tf.float32)
img = tf.reshape(img, [256, 256, 1])
label = tf.cast(label, tf.int32)
return img, label
③批量读取数据，使用tf.train.batch
min_after_dequeue = 10000
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size
num_samples= len(os.listdir(orig_image))
create_record()
img, label = read_and_decode(gen_image)
total_batch = int(num_samples/batch_size)
image_batch, label_batch = tf.train.batch([img, label], batch_size=batch_size,
num_threads=32, capacity=capacity)
init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(total_batch):
cur_image_batch, cur_label_batch = sess.run([image_batch, label_batch])
coord.request_stop()
coord.join(threads)
方法二：
使用h5py就是使用数组的格式来存储数据
这个方法比较好，在CNN的过程中，会使用到多个数据类存储，比较好用， 比如一个数据进行了两种以上的变化，并且分类存储，我认为这个方法会比较好用。
import os
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
from scipy.interpolate import griddata
from skimage import img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
class_path = '/home/awen/Juanjuan/Python Project/train_BSDS/test_gray_0_1/'
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path + img_name
img = io.imread(img_path)
m1 = img_as_float(img)
m2, m3 = sample_inter1(m1) #一个数据处理的函数
m1 = m1.reshape([256, 256, 1])
m2 = m2.reshape([256, 256, 1])
m3 = m3.reshape([256, 256, 1])
orig_image.append(m1)
sample_near.append(m2)
sample_line.append(m3)
arrorig_image = np.asarray(orig_image) # [?, 256, 256, 1]
arrlsample_near = np.asarray(sample_near) # [?, 256, 256, 1]
arrlsample_line = np.asarray(sample_line) # [?, 256, 256, 1]
save_path = '/home/awen/Juanjuan/Python Project/train_BSDS/test_sample/train.h5'
def make_data(path):
with h5py.File(save_path, 'w') as hf:
hf.create_dataset('orig_image', data=arrorig_image)
hf.create_dataset('sample_near', data=arrlsample_near)
hf.create_dataset('sample_line', data=arrlsample_line)
def read_data(path):
with h5py.File(path, 'r') as hf:
orig_image = np.array(hf.get('orig_image')) #一定要对清楚上边的标签名orig_image;
sample_near = np.array(hf.get('sample_near'))
sample_line = np.array(hf.get('sample_line'))
return orig_image, sample_near, sample_line
make_data(save_path)
orig_image1, sample_near1, sample_line1 = read_data(save_path)
total_number = len(orig_image1)
batch_size = 20
batch_index = total_number/batch_size
for i in range(batch_index):
batch_orig = orig_image1[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
batch_sample_near = sample_near1[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
batch_sample_line = sample_line1[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
在使用h5py的时候，生成的文件巨大的时候，读取数据显示错误：ioerror: unable to open file (bad object header version number)
基本就是这个生成的文件不能使用，适当的减少存储的数据，即可。
以上这篇基于Tensorflow批量数据的输入实现方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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