一、资料

参考原文：

TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

API接口简介：

TensorFlow的数据集

二、背景

注意，在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的：

tf.contrib.data

而在TensorFlow 1.4中，Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员：

tf.data.

此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：

• 使用placeholder读内存中的数据
• 使用queue读硬盘中的数据（这种方式，可以参考原作者之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制）

Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。

三、基本使用

1、一维数据集示范基本使用

Google官方给出的Dataset API中的类图：

在初学时，我们只需要关注两个最重要的基础类：Dataset和Iterator。

Dataset可以看作是相同类型“元素”的有序列表。在实际使用时，单个“元素”可以是向量，也可以是字符串、图片，甚至是tuple或者dict。

数据集对象实例化：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(数据)

迭代器对象实例化(非Eager模式下)：

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

one_element = iterator.get_next()

综合起来效果如下，

import tensorflow as tf
import numpy as np dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:for i in range(5):print(sess.run(one_element))

输出：1.0  2.0  3.0  4.0  5.0

读取结束异常：

如果一个dataset中元素被读取完了，再尝试sess.run(one_element)的话，就会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据的行为是一致的。

在实际程序中，可以在外界捕捉这个异常以判断数据是否读取完，综合以上三点请参考下面的代码：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

输出：1.0  2.0  3.0  4.0  5.0 end!

2、高维数据集使用

tf.data.Dataset.from_tensor_slices真正作用是切分传入Tensor的第一个维度，生成相应的dataset，即第一维表明数据集中数据的数量，之后切分batch等操作都以第一维为基础。

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.uniform(size=(5, 2)))

传入的数值是一个矩阵，它的形状为(5, 2)，tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是(2, )，即每个元素是矩阵的一行。

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.uniform(size=(5, 2)))iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

[0.09787406 0.71672957]
[0.25681324 0.81974072]
[0.35186046 0.39362398]
[0.75228199 0.6534702 ]
[0.39695169 0.9341708 ]
end!

3、字典使用

在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。例如，在图像识别问题中，一个元素可以是{“image”: image_tensor, “label”: label_tensor}的形式，这样处理起来更方便，

注意，image_tensor、label_tensor和上面的高维向量一致，第一维表示数据集中数据的数量。相较之下，字典中每一个key值可以看做数据的一个属性，value则存储了所有数据的该属性值。

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]),                                       "b": np.random.uniform(size=(5, 2))})iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

{'a': 1.0, 'b': array([0.31721037, 0.33378767])}
{'a': 2.0, 'b': array([0.99221946, 0.65894961])}
{'a': 3.0, 'b': array([0.98405468, 0.11478854])}
{'a': 4.0, 'b': array([0.95311317, 0.57432678])}
{'a': 5.0, 'b': array([0.46067428, 0.19716722])}
end!

4、复杂的tuple组合数据

类似的，可以使用组合的特征进行拼接，

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]), np.random.uniform(size=(5, 2)))
)iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

(1.0, array([6.55877282e-04, 6.63244735e-01]))
(2.0, array([0.04756927, 0.44968581]))
(3.0, array([0.97841076, 0.06465231]))
(4.0, array([0.46639246, 0.39146086]))
(5.0, array([0.61085016, 0.61609538]))
end!

四、数据集处理方法

Dataset支持一类特殊的操作：Transformation。一个Dataset通过Transformation变成一个新的Dataset。通常我们可以通过Transformation完成数据变换，打乱，组成batch，生成epoch等一系列操作。

常用的Transformation有：

• map
• batch
• shuffle
• repeat

map

和python中的map类似，map接收一个函数，Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入，并将函数返回值作为新的Dataset，

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))dataset = dataset.map(lambda x: x + 1) # <-----iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

输出：2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  end!

注意map函数可以使用num_parallel_calls参数加速(第五部分有介绍)。

batch

batch就是将多个元素组合成batch，如上所说，按照输入元素第一个维度，

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]),                                       "b": np.random.uniform(size=(5, 2))})dataset = dataset.batch(2) # <-----iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

{'a': array([1., 2.]), 'b': array([[0.87466134, 0.21519021], [0.6123372 , 0.95722733]])}
{'a': array([3., 4.]), 'b': array([[0.76964374, 0.22445015], [0.08313089, 0.60531841]])}
{'a': array([5.]), 'b': array([[0.37901654, 0.3955096 ]])}
end!

shuffle

shuffle的功能为打乱dataset中的元素，它有一个参数buffersize，表示打乱时使用的buffer的大小，建议舍的不要太小，一般是1000：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]),                                       "b": np.random.uniform(size=(5, 2))})dataset = dataset.shuffle(buffer_size=5) # <-----iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

{'a': 3.0, 'b': array([0.82048268, 0.39821839])}
{'a': 4.0, 'b': array([0.42775421, 0.36749283])}
{'a': 1.0, 'b': array([0.09588742, 0.01954797])}
{'a': 2.0, 'b': array([0.10992948, 0.24416772])}
{'a': 5.0, 'b': array([0.15447616, 0.09005545])}
end!

repeat

repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(2)就可以将之变成2个epoch：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]),                                       "b": np.random.uniform(size=(5, 2))})dataset = dataset.repeat(2) # <-----iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:try:while True:print(sess.run(one_element))except tf.errors.OutOfRangeError:print("end!")

{'a': 1.0, 'b': array([0.85180201, 0.1703507 ])}
{'a': 2.0, 'b': array([0.37874819, 0.81303628])}
{'a': 3.0, 'b': array([0.99560094, 0.56446562])}
{'a': 4.0, 'b': array([0.86341794, 0.69984075])}
{'a': 5.0, 'b': array([0.85026424, 0.74761098])}
{'a': 1.0, 'b': array([0.85180201, 0.1703507 ])}
{'a': 2.0, 'b': array([0.37874819, 0.81303628])}
{'a': 3.0, 'b': array([0.99560094, 0.56446562])}
{'a': 4.0, 'b': array([0.86341794, 0.69984075])}
{'a': 5.0, 'b': array([0.85026424, 0.74761098])}
end!

注意，如果直接调用repeat()的话，生成的序列就会无限重复下去，没有结束，因此也不会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常。

五、模拟读入磁盘图片与对应label

考虑一个简单，但同时也非常常用的例子：读入磁盘中的图片和图片相应的label，并将其打乱，组成batch_size=32的训练样本，在训练时重复10个epoch

# 函数的功能时将filename对应的图片文件读进来，并缩放到统一的大小
def _parse_function(filename, label):image_string = tf.read_file(filename)image_decoded = tf.image.decode_image(image_string)image_resized = tf.image.resize_images(image_decoded, [28, 28])return image_resized, label# 图片文件的列表
filenames = tf.constant(["/var/data/image1.jpg", "/var/data/image2.jpg", ...])
# label[i]就是图片filenames[i]的label
labels = tf.constant([0, 37, ...])# 此时dataset中的一个元素是(filename, label)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))# 此时dataset中的一个元素是(image_resized, label)
dataset = dataset.map(_parse_function)# 此时dataset中的一个元素是(image_resized_batch, label_batch)
dataset = dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)

在这个过程中，dataset经历三次转变：

• 运行dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))后，dataset的一个元素是(filename, label)。filename是图片的文件名，label是图片对应的标签。
• 之后通过map，将filename对应的图片读入，并缩放为28x28的大小。此时dataset中的一个元素是(image_resized, label)

• 最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个epoch内将图片打乱组成大小为32的batch，并重复10次。最终，dataset中的一个元素是(image_resized_batch, label_batch)，image_resized_batch的形状为(32, 28, 28, 3)，而label_batch的形状为(32, )，接下来我们就可以用这两个Tensor来建立模型了。

help(tf.data.Dataset.map)

可见：

Help on function map in module tensorflow.python.data.ops.dataset_ops:map(self, map_func, num_parallel_calls=None)Maps `map_func` across this datset.Args:map_func: A function mapping a nested structure of tensors (havingshapes and types defined by `self.output_shapes` and`self.output_types`) to another nested structure of tensors.num_parallel_calls: (Optional.) A `tf.int32` scalar `tf.Tensor`,representing the number elements to process in parallel. If notspecified, elements will be processed sequentially.Returns:A `Dataset`.

由此可见map作为读取处理的关键步骤，是可以多线程加速的。

六、更多的Dataset创建方法

除了tf.data.Dataset.from_tensor_slices外，目前Dataset API还提供了另外三种创建Dataset的方式：

• tf.data.TextLineDataset()：这个函数的输入是一个文件的列表，输出是一个dataset。dataset中的每一个元素就对应了文件中的一行。可以使用这个函数来读入CSV文件。
• tf.data.FixedLengthRecordDataset()：这个函数的输入是一个文件的列表和一个record_bytes，之后dataset的每一个元素就是文件中固定字节数record_bytes的内容。通常用来读取以二进制形式保存的文件，如CIFAR10数据集就是这种形式。
• tf.data.TFRecordDataset()：顾名思义，这个函数是用来读TFRecord文件的，dataset中的每一个元素就是一个TFExample。

它们的详细使用方法可以参阅文档：Module: tf.data

七、更多的Iterator创建方法

在非Eager模式下，最简单的创建Iterator的方法就是通过dataset.make_one_shot_iterator()来创建一个one shot iterator。

除了这种one shot iterator外，还有三个更复杂的Iterator，即：

• initializable iterator
• reinitializable iterator
• feedable iterator

initializable iterator方法要在使用前通过sess.run()来初始化，使用initializable iterator，可以将placeholder代入Iterator中，实现更为灵活的数据载入，实际上占位符引入了dataset对象创建中，我们可以通过feed来控制数据集合的实际情况。

limit = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[])dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(start=0, limit=limit))iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()with tf.Session() as sess:sess.run(iterator.initializer, feed_dict={limit: 10})for i in range(10):value = sess.run(next_element)print(value)assert i == value

输出：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

initializable iterator还有一个功能：读入较大的数组。

在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中。当array很大时，会导致计算图变得很大，给传输、保存带来不便。这时，我们可以用一个placeholder取代这里的array，并使用initializable iterator，只在需要时将array传进去，这样就可以避免把大数组保存在图里，示例代码为（来自官方例程）：

# 从硬盘中读入两个Numpy数组
with np.load("/var/data/training_data.npy") as data:features = data["features"]labels = data["labels"]features_placeholder = tf.placeholder(features.dtype, features.shape)
labels_placeholder = tf.placeholder(labels.dtype, labels.shape)dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features_placeholder, labels_placeholder))
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={features_placeholder: features,labels_placeholder: labels})

可见，在上面程序中，feed也遵循着类似字典一样的规则，创建两个占位符(keys)，给data_holder去feed数据文件，给label_holder去feed标签文件。

reinitializable iterator和feedable iterator相比initializable iterator更复杂，也更加少用，如果想要了解它们的功能，可以参阅官方介绍，这里就不再赘述了。

八、总结

在非Eager模式下，Dataset中读出的一个元素一般对应一个batch的Tensor，我们可以使用这个Tensor在计算图中构建模型。

在Eager模式下，Dataset建立Iterator的方式有所不同，此时通过读出的数据就是含有值的Tensor，方便调试。