tensorflow使用range_input_producer多线程读取数据实例

下面我将为你详细讲解 tensorflow 使用 range_input_producer 多线程读取数据的完整攻略。

什么是 range_input_producer

在使用 TensorFlow 进行模型训练时，通常需要将训练数据分批输入到模型中。range_input_producer 是 TensorFlow 中构建多线程输入数据的一种方法。它可以帮助我们快速高效地读取数据，并通过多线程的方式提高数据读取的速度和效率。

使用 range_input_producer 的步骤

使用 range_input_producer 处理数据的一般流程如下：

1. 使用 tf.train.range_input_producer 建立一个输入队列，设置队列中元素的数量和顺序。
2. 通过队列产生的 tensor，向训练模型中喂入数据。
3. 构建会话，启动执行训练模型的代码。

下面，我将通过 2 个示例，为你演示如何在代码中使用 range_input_producer。

示例1：使用 range_input_producer 读取本地的图片数据

假设我们有一个包含 100 张图片的数据集，图片存储在本地，我们需要读取这些图片并将其输入到模型中进行训练。步骤如下：

1. 定义一个函数 load_image，输入为图片的路径，返回为图片的 tensor。

import tensorflow as tf

def load_image(image_path):
    # 加载图片
    image_data = tf.read_file(image_path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image_data, channels=3)
    # 对图片进行处理
    image = tf.image.resize_images(image, [64, 64])
    image = tf.cast(image, dtype=tf.float32) / 255.0

    return image

1. 构建输入队列

# 图片所在文件夹的路径
image_dir = 'data/images'

# 获取所有图片的路径
image_paths = [os.path.join(image_dir, img) for img in os.listdir(image_dir)]

# 创建输入队列
input_queue = tf.train.range_input_producer(len(image_paths), shuffle=False)

此处，我们使用 range_input_producer 来创建一个输入队列。这个队列的元素数量可以通过 len(image_paths) 来确定，shuffle=False 表示我们不希望打乱队列中的元素顺序。

1. 读取队列中的元素，并将其输入到模型中

# 处理队列中的元素
image_path = input_queue.dequeue()
image = load_image(image_path)

# 将处理后的数据，输入到训练模型中
with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    try:
        for i in range(len(image_paths)):
            img, path = sess.run([image, image_path])
            # 将 img 输入到训练模型，进行训练
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("Done.")
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(threads)

使用 input_queue.dequeue() 方法从队列中读取元素，此处我们得到的是一个包含图片路径的 tensor。接着，我们调用 load_image 函数处理这个 tensor，得到一个处理后的图片 tensor。最后，我们将处理后的数据喂入到模型中进行训练。

示例2：使用 range_input_producer 读取 TensorFlow 自带的数据集

除了读取本地数据之外，我们还可以使用 range_input_producer 读取 TensorFlow 自带的数据集。以 mnist 数据集为例，步骤如下：

1. 构建输入队列

# 加载 mnist 数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 创建输入队列
input_queue = tf.train.range_input_producer(mnist.train.images.shape[0], shuffle=False)

此处，我们使用 range_input_producer 来创建一个输入队列。这个队列的元素数量可以通过 mnist.train.images.shape[0] 来确定，shuffle=False 表示我们不希望打乱队列中的元素顺序。

1. 读取队列中的元素，并将其输入到模型中

# 处理队列中的元素
index = input_queue.dequeue()
image = tf.reshape(tf.slice(mnist.train.images, [index, 0], [1, -1]), [28, 28, 1])
label = tf.slice(mnist.train.labels, [index, 0], [1, -1])

# 将处理后的数据，输入到训练模型中
with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    try:
        for i in range(mnist.train.images.shape[0]):
            img, lb = sess.run([image, label])
            # 将 img,label 输入到训练模型，进行训练
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("Done.")
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(threads)

使用 input_queue.dequeue() 方法从队列中读取元素，此处我们得到的是一个表示图片的 tensor 和一个表示标签的 tensor。接着，我们将图片 tensor 进行 reshape 和 slice 处理，得到一个 28x28x1 的图片 tensor，并将其输入到模型中进行训练。