本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解，对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍，如有错误，敬请斧正。
使用Tensorflow训练神经网络时，我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小，而且内存足够大，可以选择直接将所有数据读进内存，然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多，可以每次直接从硬盘中进行读取，不过这种方式的读取效率就比较低了。此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecord。
从宏观来讲，tfrecord其实是一种数据存储形式。使用tfrecord时，实际上是先读取原生数据，然后转换成tfrecord格式，再存储在硬盘上。而使用时，再把数据从相应的tfrecord文件中解码读取出来。那么使用tfrecord和直接从硬盘读取原生数据相比到底有什么优势呢？其实，Tensorflow有和tfrecord配套的一些函数，可以加快数据的处理。实际读取tfrecord数据时，先以相应的tfrecord文件为参数，创建一个输入队列，这个队列有一定的容量（视具体硬件限制，用户可以设置不同的值），在一部分数据出队列时，tfrecord中的其他数据就可以通过预取进入队列，并且这个过程和网络的计算是独立进行的。也就是说，网络每一个iteration的训练不必等待数据队列准备好再开始，队列中的数据始终是充足的，而往队列中填充数据时，也可以使用多线程加速。
下面，本文将从以下4个方面对tfrecord进行介绍：
这部分主要参考了另一篇博文，Tensorflow 训练自己的数据集（二）（TFRecord）
tfecord文件中的数据是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的，下面是tf.train.Example的定义
message Example {
Features features = 1;
};
message Features{
map<string,Feature> featrue = 1;
};
message Feature{
oneof kind{
BytesList bytes_list = 1;
FloatList float_list = 2;
Int64List int64_list = 3;
}
};从上述代码可以看出，tf.train.Example 的数据结构很简单。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 ），浮点数列表（FloatList ）或整数列表（Int64List ）。例如我们可以将图片转换为字符串进行存储，图像对应的类别标号作为整数存储，而用于回归任务的ground-truth可以作为浮点数存储。通过后面的代码我们会对tfrecord的这种字典形式有更直观的认识。
先上一段代码，然后我再针对代码进行相关介绍。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
import scipy.io as sio
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value=[value]))
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=[value]))
root_path = '/mount/temp/WZG/Multitask/Data/'
tfrecords_filename = root_path + 'tfrecords/train.tfrecords'
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(tfrecords_filename)
height = 300
width = 300
meanfile = sio.loadmat(root_path + 'mats/mean300.mat')
meanvalue = meanfile['mean']
txtfile = root_path + 'txt/train.txt'
fr = open(txtfile)
for i in fr.readlines():
item = i.split()
img = np.float64(misc.imread(root_path + '/images/train_images/' + item[0]))
img = img - meanvalue
maskmat = sio.loadmat(root_path + '/mats/train_mats/' + item[1])
mask = np.float64(maskmat['seg_mask'])
label = int(item[2])
img_raw = img.tostring()
mask_raw = mask.tostring()
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'height': _int64_feature(height),
'width': _int64_feature(width),
'name': _bytes_feature(item[0]),
'image_raw': _bytes_feature(img_raw),
'mask_raw': _bytes_feature(mask_raw),
'label': _int64_feature(label)}))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
fr.close()代码中前两个函数（_bytes_feature和_int64_feature）是将我们的原生数据进行转换用的，尤其是图片要转换成字符串再进行存储。这两个函数的定义来自官方的示例。
接下来，我定义了数据的（路径-label文件）txtfile，它大概长这个样子：
这里稍微啰嗦下，介绍一下我的实验内容。我做的是一个multi-task的实验，一支task做分割，一支task做分类。所以txtfile中每一行是一个样本，每个样本又包含3项，第一项为图片名称，第二项为相应的ground-truth segmentation mask的名称，第三项是图片的标签。（txtfile中内容形式无所谓，只要能读到想读的数据就可以）
接着回到主题继续讲代码，之后我又定义了即将生成的tfrecord的文件路径和名称，即tfrecord_filename，还有一个writer，这个writer是进行写操作用的。
接下来是图片的高度、宽度以及我事先在整个数据集上计算好的图像均值文件。高度、宽度其实完全没必要引入，这里只是为了说明tfrecord的生成而写的。而均值文件是为了对图像进行事先的去均值化操作而引入的，在大多数机器学习任务中，图像去均值化对提高算法的性能还是很有帮助的。
最后就是根据txtfile中的每一行进行相关数据的读取、转换以及tfrecord的生成了。首先是根据图片路径读取图片内容，然后图像减去之前读入的均值，接着根据segmentation mask的路径读取mask（如果只是图像分类任务，那么就不会有这些额外的mask），txtfile中的label读出来是string格式，这里要转换成int。然后图像和mask数据也要用相应的tosring函数转换成string。
真正的核心是下面这一小段代码：
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'height': _int64_feature(height),
'width': _int64_feature(width),
'name': _bytes_feature(item[0]),
'image_raw': _bytes_feature(img_raw),
'mask_raw': _bytes_feature(mask_raw),
'label': _int64_feature(label)}))
writer.write(example.SerializeToString())这里很好地体现了tfrecord的字典特性，tfrecord中每一个样本都是一个小字典，这个字典可以包含任意多个键值对。比如我这里就存储了图片的高度、宽度、图片名称、图片内容、mask内容以及图片的label。对于我的任务来说，其实height、width、name都不是必需的，这里仅仅是为了展示。键值对的键全都是字符串，键起什么名字都可以，只要能方便以后使用就可以。
定义好一个example后就可以用之前的writer来把它真正写入tfrecord文件了，这其实就跟把一行内容写入一个txt文件一样。代码的最后就是writer和txt文件对象的关闭了。
最后在指定文件夹下，就得到了指定名字的tfrecord文件，如下所示：
需要注意的是，生成的tfrecord文件比原生数据的大小还要大，这是正常现象。这种现象可能是因为图片一般都存储为jpg等压缩格式，而tfrecord文件存储的是解压后的数据。
还是代码先行。
from scipy import misc
import tensorflow as tf
import numpy as np
import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt
root_path = '/mount/temp/WZG/Multitask/Data/'
tfrecord_filename = root_path + 'tfrecords/test.tfrecords'
def read_and_decode(filename_queue, random_crop=False, random_clip=False, shuffle_batch=True):
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'name': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'mask_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
})
image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.float64)
image = tf.reshape(image, [300,300,3])
mask = tf.decode_raw(features['mask_raw'], tf.float64)
mask = tf.reshape(mask, [300,300])
name = features['name']
label = features['label']
width = features['width']
height = features['height']
# if random_crop:
# image = tf.random_crop(image, [227, 227, 3])
# else:
# image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, 227, 227)
# if random_clip:
# image = tf.image.random_flip_left_right(image)
if shuffle_batch:
images, masks, names, labels, widths, heights = tf.train.shuffle_batch([image, mask, name, label, width, height],
batch_size=4,
capacity=8000,
num_threads=4,
min_after_dequeue=2000)
else:
images, masks, names, labels, widths, heights = tf.train.batch([image, mask, name, label, width, height],
batch_size=4,
capacity=8000,
num_threads=4)
return images, masks, names, labels, widths, heights读取tfrecord文件中的数据主要是应用read_and_decode()这个函数，可以看到其中有个参数是filename_queue，其实我们并不是直接从tfrecord文件进行读取，而是要先利用tfrecord文件创建一个输入队列，如本文开头所述那样。关于这点，到后面真正的测试代码我再介绍。
在read_and_decode()中，一上来我们先定义一个reader对象，然后使用reader得到serialized_example，这是一个序列化的对象，接着使用tf.parse_single_example()函数对此对象进行初步解析。从代码中可以看到，解析时，我们要用到之前定义的那些键。对于图像、mask这种转换成字符串的数据，要进一步使用tf.decode_raw()函数进行解析，这里要特别注意函数里的第二个参数，也就是解析后的类型。之前图片在转成字符串之前是什么类型的数据，那么这里的参数就要填成对应的类型，否则会报错。对于name、label、width、height这样的数据就不用再解析了，我们得到的features对象就是个字典，利用键就可以拿到对应的值，如代码所示。
我注释掉的部分是用来做数据增强的，比如随机的裁剪与翻转，除了这两种，其他形式的数据增强也可以写在这里，读者可以根据自己的需要，决定是否使用各种数据增强方式。
函数最后就是使用解析出来的数据生成batch了。Tensorflow提供了两种方式，一种是shuffle_batch，这种主要是用在训练中，随机选取样本组成batch。另外一种就是按照数据在tfrecord中的先后顺序生成batch。对于生成batch的函数，建议读者去官网查看API文档进行细致了解。这里稍微做一下介绍，batch的大小，即batch_size就需要在生成batch的函数里指定。另外，capacity参数指定数据队列一次性能放多少个样本，此参数设置什么值需要视硬件环境而定。num_threads参数指定可以开启几个线程来向数据队列中填充数据，如果硬件性能不够强，最好设小一点，否则容易崩。
实际使用时先指定好我们需要使用的tfrecord文件：
root_path = '/mount/temp/WZG/Multitask/Data/'
tfrecord_filename = root_path + 'tfrecords/test.tfrecords'然后用该tfrecord文件创建一个输入队列：
filename_queue = tf.train.string_input_producer([tfrecord_filename],
num_epochs=3)这里有个参数是num_epochs，指定好之后，Tensorflow自然知道如何读取数据，保证在遍历数据集的一个epoch中样本不会重复，也知道数据读取何时应该停止。
下面我将完整的测试代码贴出：
def test_run(tfrecord_filename):
filename_queue = tf.train.string_input_producer([tfrecord_filename],
num_epochs=3)
images, masks, names, labels, widths, heights = read_and_decode(filename_queue)
init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(),
tf.local_variables_initializer())
meanfile = sio.loadmat(root_path + 'mats/mean300.mat')
meanvalue = meanfile['mean']
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(1):
imgs, msks, nms, labs, wids, heis = sess.run([images, masks, names, labels, widths, heights])
print 'batch' + str(i) + ': '
#print type(imgs[0])
for j in range(4):
print nms[j] + ': ' + str(labs[j]) + ' ' + str(wids[j]) + ' ' + str(heis[j])
img = np.uint8(imgs[j] + meanvalue)
msk = np.uint8(msks[j])
plt.subplot(4,2,j*2+1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(4,2,j*2+2)
plt.imshow(msk, vmin=0, vmax=5)
plt.show()
coord.request_stop()
coord.join(threads)函数中接下来就是利用之前定义的read_and_decode()来得到一个batch的数据，此后我又读入了均值文件，这是因为之前做了去均值处理，如果要正常显示图片需要再把均值加回来。
再之后就是建立一个Tensorflow session，然后初始化对象。这些是Tensorflow基本操作，不再赘述。下面的这两句代码非常重要，是读取数据必不可少的。
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)然后是运行sess.run()拿到实际数据，之前只是相当于定义好了，并没有得到真实数值。为了简单起见，我在之后的循环里只测试了一个batch的数据，关于tfrecord的标准使用我也建议读者去官网的数据读取部分看看示例。循环里对数据的各种信息进行了展示，结果如下：
从图片的名字可以看出，数据的确是进行了shuffle的，标签、宽度、高度、图片本身以及对应的mask图像也全部展示出来了。
测试函数的最后，要使用以下两句代码进行停止，就如同文件需要close()一样：
coord.request_stop()
coord.join(threads)