tensorflow2 读取TFRecord

作者：马育民 • • 阅读：11170

需要了解：tensorflow2 生成TFRecord

介绍

读取 TFRecord文件 分两步实现：

  1. 读取文件
  2. 解析数据

参见官方文档：
https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/tfrecord#reading_a_tfrecord_file

读取文件

使用tf.data.TFRecordDataset读取文件

tf.data.TFRecordDataset用于读取 TFRecord 文件，使用方式与tf.data.Dataset几乎相同

例子1：读取一个文件

dataset=tf.data.TFRecordDataset("/Users/mym/Desktop/python/1.tfrecord")

for data in dataset:
    print(data)
    print("-"*50)

执行结果：

也就是生成TFRecord文件时，序列化的数据，所以此时的数据还不能直接使用，需要解析

例子2：读取多个个文件

filenames=["/Users/mym/Desktop/python/1.tfrecord","/Users/mym/Desktop/python/2.tfrecord"]
dataset=tf.data.TFRecordDataset(filenames)

解析数据

定义数据结构：

feature = {
        "name":tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value=""),
        "age":tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64, default_value=0),
        "height":tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=0.0),
        "parents":tf.io.FixedLenFeature([2], tf.string, default_value=["",""]),
        "likes":tf.io.VarLenFeature(tf.string)
        }
解释：
  • 数据结构也是类似JSON，key:value结构
  • name、age、height 对应 value 数量是固定的，所以用tf.io.FixedLenFeature()，
    • 第一个参数可以写[] 或者 [1]，表示有1个值；
    • 第二个参数是类型；
    • 第三个参数是默认值
  • parents 对应 value 数量是固定的，所以用tf.io.FixedLenFeature()，
    • 第一个参数是 [2]，表示有2个值；
    • 第二个参数是类型；
    • 第三个参数是默认值，是["",""]，表示这2个值的默认值
  • likes 对应 value 数量不固定，所以用tf.io.VarLenFeature()，只有一个参数：数据类型

然后使用tf.io.parse_single_example解析数据

例子

接上面2个例子

def _parse(data):
    feature = {
        "name":tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value=""),
        "age":tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64, default_value=0),
        "height":tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=0.0),
        "parents":tf.io.FixedLenFeature([2], tf.string, default_value=["",""]),
        "likes":tf.io.VarLenFeature(tf.string)
        }
    res=tf.io.parse_single_example(data,feature)
    return res

dataset2=dataset.map(_parse,num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

for data in dataset2:
    print(data)
    print("-"*50)

执行结果：

将序列化的数据成功解析成 dict 类型

tf.data.TFRecordDataset

用于读取 TFRecord 文件，使用方式与tf.data.Dataset几乎相同

tf.io.FixedLenFeature

解析定长 Feature，返回Tensor

官方api：
https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/io/FixedLenFeature

函数

@staticmethod
__new__(
    cls,
    shape,
    dtype,
    default_value=None
)
参数：
  • shape：输入数据的shape。
  • dtype：输入的数据类型。
  • default_value：默认值。必须与dtype、shape匹配。
    否则报错Tensorflow:Can't parse serialized Example.

属性

  • shape
  • dtype
  • default_value

tf.io.VarLenFeature

解析 不定长的Feature，返回 SparseTensor，用于处理可变长度的输入

官方api：
https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/io/VarLenFeature

属性

dtype：数据类型

tf.io.parse_single_example

解析单个 Example

官方api：
https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/io/parse_single_example

语法

tf.io.parse_single_example(
    serialized,
    features,
    example_names=None,
    name=None
)
参数：
  • serialized：传入序列化的字符串
  • features：定义数据结构
返回值：
  • 返回 dict 类型，key:value结构，value是 Tensor 或 SparseTensor

感谢：
https://www.jianshu.com/p/b480e5fcb638

原文出处：/show_1EF57c9xJZe8.html

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