用十张图详解TensorFlow数据读取机制（附代码）

在学习TensorFlow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。

TensorFlow读取机制图解

首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：

假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中，然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了。这听起来很容易，但事实远没有那么简单。事实上，我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。

如何解决这个问题？方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：

读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队列中取就可以了。这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题！

而在TensorFlow中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列”。

为什么要添加这一层文件名队列？我们首先得了解机器学习中的一个概念：epoch。对于一个数据集来讲，运行一个epoch就是将这个数据集中的图片全部计算一遍。如一个数据集中有三张图片A.jpg、B.jpg、C.jpg，那么跑一个epoch就是指对A、B、C三张图片都计算了一遍。两个epoch就是指先对A、B、C各计算一遍，然后再全部计算一遍，也就是说每张图片都计算了两遍。

TensorFlow使用文件名队列+内存队列双队列的形式读入文件，可以很好地管理epoch。下面我们用图片的形式来说明这个机制的运行方式。如下图，还是以数据集A.jpg, B.jpg, C.jpg为例，假定我们要跑一个epoch，那么我们就在文件名队列中把A、B、C各放入一次，并在之后标注队列结束。

程序运行后，内存队列首先读入A（此时A从文件名队列中出队）：

再依次读入B和C：

此时，如果再尝试读入，系统由于检测到了“结束”，就会自动抛出一个异常（OutOfRange）。外部捕捉到这个异常后就可以结束程序了。这就是TensorFlow中读取数据的基本机制。如果我们要跑2个epoch而不是1个epoch，那只要在文件名队列中将A、B、C依次放入两次再标记结束就可以了。

TensorFlow读取数据机制的对应函数

如何在TensorFlow中创建上述的两个队列呢？

对于文件名队列，我们使用tf.train.string_input_producer函数。这个函数需要传入一个文件名list，系统会自动将它转为一个文件名队列。

此外tf.train.string_input_producer还有两个重要的参数，一个是num_epochs，它就是我们上文中提到的epoch数。另外一个就是shuffle，shuffle是指在一个epoch内文件的顺序是否被打乱。若设置shuffle=False，如下图，每个epoch内，数据还是按照A、B、C的顺序进入文件名队列，这个顺序不会改变：

如果设置shuffle=True，那么在一个epoch内，数据的前后顺序就会被打乱，如下图所示：

在TensorFlow中，内存队列不需要我们自己建立，我们只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了，具体实现可以参考下面的实战代码。

除了tf.train.string_input_producer外，我们还要额外介绍一个函数：tf.train.start_queue_runners。初学者会经常在代码中看到这个函数，但往往很难理解它的用处，在这里，有了上面的铺垫后，我们就可以解释这个函数的作用了。

在我们使用tf.train.string_input_producer创建文件名队列后，整个系统其实还是处于“停滞状态”的，也就是说，我们文件名并没有真正被加入到队列中（如下图所示）。此时如果我们开始计算，因为内存队列中什么也没有，计算单元就会一直等待，导致整个系统被阻塞。

而使用tf.train.start_queue_runners之后，才会启动填充队列的线程，这时系统就不再“停滞”。此后计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序也就跑起来了，这就是函数tf.train.start_queue_runners的用处。

实战代码

我们用一个具体的例子感受TensorFlow中的数据读取。如图，假设我们在当前文件夹中已经有A.jpg、B.jpg、C.jpg三张图片，我们希望读取这三张图片5个epoch并且把读取的结果重新存到read文件夹中。

对应的代码如下：

# 导入TensorFlow
import TensorFlow as tf 

# 新建一个Session
with tf.Session() as sess:
  # 我们要读三幅图片A.jpg, B.jpg, C.jpg
  filename = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg']
  # string_input_producer会产生一个文件名队列
  filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)
  # reader从文件名队列中读数据。对应的方法是reader.read
  reader = tf.WholeFileReader()
  key, value = reader.read(filename_queue)
  # tf.train.string_input_producer定义了一个epoch变量，要对它进行初始化
  tf.local_variables_initializer().run()
  # 使用start_queue_runners之后，才会开始填充队列
  threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
  i = 0
  while True:
    i += 1
    # 获取图片数据并保存
    image_data = sess.run(value)
    with open('read/test_%d.jpg' % i, 'wb') as f:
      f.write(image_data)

我们这里使用filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)建立了一个会跑5个epoch的文件名队列。并使用reader读取，reader每次读取一张图片并保存。

运行代码后，我们得到就可以看到read文件夹中的图片，正好是按顺序的5个epoch：

如果我们设置filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)中的shuffle=True，那么在每个epoch内图像就会被打乱，如图所示：

我们这里只是用三张图片举例，实际应用中一个数据集肯定不止3张图片，不过涉及到的原理都是共通的。

实例：tensorflow读取图片的方法

下面讲解tensorflow如何读取jpg格式的图片，png格式的图片是一样的。有两种情况：

第一种就是把图片看做是一个图片直接读进来，获取图片的原始数据，再进行解码，主要用到的函数就是tf.gfile.FastGFile，tf.image.decode_jpeg

例如：

import tensorflow as tf;  
image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('/home/penglu/Desktop/11.jpg').read() 
image = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #图片解码 
print image.eval(session=tf.Session()) 

输出：

[[[ 11  63 110]
  [ 14  66 113]
  [ 17  69 116]
  ...,

第二种方式就是把图片看看成一个文件，用队列的方式读取

例如：

import tensorflow as tf;   
path = '/home/penglu/Desktop/11.jpg' 
file_queue = tf.train.string_input_producer([path]) #创建输入队列 
image_reader = tf.WholeFileReader() 
_, image = image_reader.read(file_queue) 
image = tf.image.decode_jpeg(image) 
 
with tf.Session() as sess: 
  coord = tf.train.Coordinator() #协同启动的线程 
  threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) #启动线程运行队列 
  print sess.run(image) 
  coord.request_stop() #停止所有的线程 
  coord.join(threads) 

输出：

[[[ 11  63 110]
  [ 14  66 113]
  [ 17  69 116]
  ...,

总结