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数据管道Dataset

TensorFlow

xuxh@dp.tech

更新于 2024-08-22

推荐镜像 :Basic Image:bohrium-notebook:2023-04-07

推荐机型 :c2_m4_cpu

5-1,数据管道Dataset

一，构建数据管道

二，应用数据转换

三，提升管道性能

5-1,数据管道Dataset

如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。

但如果需要训练的数据很大，例如超过10G，无法一次载入内存，那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。

使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。

代码

文本

[ ]

代码

文本

一，构建数据管道

代码

文本

可以从 Numpy array, Pandas DataFrame, Python generator, csv文件, 文本文件, 文件路径, tfrecords文件等方式构建数据管道。

其中通过Numpy array, Pandas DataFrame, 文件路径构建数据管道是最常用的方法。

通过tfrecords文件方式构建数据管道较为复杂，需要对样本构建tf.Example后压缩成字符串写到tfrecoreds文件，读取后再解析成tf.Example。

但tfrecoreds文件的优点是压缩后文件较小，便于网络传播，加载速度较快。

代码

文本

1,从Numpy array构建数据管道

代码

文本

[ ]

# 从Numpy array构建数据管道

import tensorflow as tf

import numpy as np

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()

ds1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((iris["data"],iris["target"]))

for features,label in ds1.take(5):

print(features,label)

代码

文本

tf.Tensor([5.1 3.5 1.4 0.2], shape=(4,), dtype=float64) tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor([4.9 3.  1.4 0.2], shape=(4,), dtype=float64) tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor([4.7 3.2 1.3 0.2], shape=(4,), dtype=float64) tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor([4.6 3.1 1.5 0.2], shape=(4,), dtype=float64) tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor([5.  3.6 1.4 0.2], shape=(4,), dtype=float64) tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

代码

文本

2,从 Pandas DataFrame构建数据管道

代码

文本

[ ]

# 从 Pandas DataFrame构建数据管道

import tensorflow as tf

from sklearn import datasets

import pandas as pd

iris = datasets.load_iris()

dfiris = pd.DataFrame(iris["data"],columns = iris.feature_names)

ds2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dfiris.to_dict("list"),iris["target"]))

for features,label in ds2.take(3):

print(features,label)

代码

文本

{'sepal length (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=5.1>, 'sepal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=3.5>, 'petal length (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.4>, 'petal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.2>} tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
{'sepal length (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=4.9>, 'sepal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=3.0>, 'petal length (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.4>, 'petal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.2>} tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
{'sepal length (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=4.7>, 'sepal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=3.2>, 'petal length (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.3>, 'petal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.2>} tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

代码

文本

3,从Python generator构建数据管道

代码

文本

[ ]

# 从Python generator构建数据管道

import tensorflow as tf

from matplotlib import pyplot as plt

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义一个从文件中读取图片的generator

image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255).flow_from_directory(

"./data/cifar2/test/",

target_size=(32, 32),

batch_size=20,

class_mode='binary')

classdict = image_generator.class_indices

print(classdict)

def generator():

for features,label in image_generator:

yield (features,label)

ds3 = tf.data.Dataset.from_generator(generator,output_types=(tf.float32,tf.int32))

代码

文本

[ ]

%matplotlib inline

%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

plt.figure(figsize=(6,6))

for i,(img,label) in enumerate(ds3.unbatch().take(9)):

ax=plt.subplot(3,3,i+1)

ax.imshow(img.numpy())

ax.set_title("label = %d"%label)

ax.set_xticks([])

ax.set_yticks([])

plt.show()

代码

文本

代码

文本

[ ]

代码

文本

4,从csv文件构建数据管道

代码

文本

[ ]

# 从csv文件构建数据管道

ds4 = tf.data.experimental.make_csv_dataset(

file_pattern = ["./data/titanic/train.csv","./data/titanic/test.csv"],

batch_size=3,

label_name="Survived",

na_value="",

num_epochs=1,

ignore_errors=True)

for data,label in ds4.take(2):

print(data,label)

代码

文本

OrderedDict([('PassengerId', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([540,  58, 764], dtype=int32)>), ('Pclass', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 3, 1], dtype=int32)>), ('Name', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=
array([b'Frolicher, Miss. Hedwig Margaritha', b'Novel, Mr. Mansouer',
       b'Carter, Mrs. William Ernest (Lucile Polk)'], dtype=object)>), ('Sex', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'female', b'male', b'female'], dtype=object)>), ('Age', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([22. , 28.5, 36. ], dtype=float32)>), ('SibSp', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([0, 0, 1], dtype=int32)>), ('Parch', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([2, 0, 2], dtype=int32)>), ('Ticket', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'13568', b'2697', b'113760'], dtype=object)>), ('Fare', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([ 49.5   ,   7.2292, 120.    ], dtype=float32)>), ('Cabin', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'B39', b'', b'B96 B98'], dtype=object)>), ('Embarked', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'C', b'C', b'S'], dtype=object)>)]) tf.Tensor([1 0 1], shape=(3,), dtype=int32)
OrderedDict([('PassengerId', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([845,  66, 390], dtype=int32)>), ('Pclass', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([3, 3, 2], dtype=int32)>), ('Name', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=
array([b'Culumovic, Mr. Jeso', b'Moubarek, Master. Gerios',
       b'Lehmann, Miss. Bertha'], dtype=object)>), ('Sex', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female'], dtype=object)>), ('Age', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([17.,  0., 17.], dtype=float32)>), ('SibSp', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 0], dtype=int32)>), ('Parch', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 0], dtype=int32)>), ('Ticket', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'315090', b'2661', b'SC 1748'], dtype=object)>), ('Fare', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([ 8.6625, 15.2458, 12.    ], dtype=float32)>), ('Cabin', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'', b'', b''], dtype=object)>), ('Embarked', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'S', b'C', b'C'], dtype=object)>)]) tf.Tensor([0 1 1], shape=(3,), dtype=int32)

代码

文本

[ ]

代码

文本

5,从文本文件构建数据管道

代码

文本

[ ]

# 从文本文件构建数据管道

ds5 = tf.data.TextLineDataset(

filenames = ["./data/titanic/train.csv","./data/titanic/test.csv"]

).skip(1) #略去第一行header

for line in ds5.take(5):

print(line)

代码

文本

tf.Tensor(b'493,0,1,"Molson, Mr. Harry Markland",male,55.0,0,0,113787,30.5,C30,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'53,1,1,"Harper, Mrs. Henry Sleeper (Myna Haxtun)",female,49.0,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'388,1,2,"Buss, Miss. Kate",female,36.0,0,0,27849,13.0,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'192,0,2,"Carbines, Mr. William",male,19.0,0,0,28424,13.0,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'687,0,3,"Panula, Mr. Jaako Arnold",male,14.0,4,1,3101295,39.6875,,S', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

代码

文本

6,从文件路径构建数据管道

代码

文本

[ ]

ds6 = tf.data.Dataset.list_files("./data/cifar2/train/*/*.jpg")

for file in ds6.take(5):

print(file)

代码

文本

tf.Tensor(b'./data/cifar2/train/automobile/1263.jpg', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./data/cifar2/train/airplane/2837.jpg', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./data/cifar2/train/airplane/4264.jpg', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./data/cifar2/train/automobile/4241.jpg', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'./data/cifar2/train/automobile/192.jpg', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

from matplotlib import pyplot as plt

def load_image(img_path,size = (32,32)):

label = 1 if tf.strings.regex_full_match(img_path,".*/automobile/.*") else 0

img = tf.io.read_file(img_path)

img = tf.image.decode_jpeg(img) #注意此处为jpeg格式

img = tf.image.resize(img,size)

return(img,label)

%matplotlib inline

%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

for i,(img,label) in enumerate(ds6.map(load_image).take(2)):

plt.figure(i)

plt.imshow((img/255.0).numpy())

plt.title("label = %d"%label)

plt.xticks([])

plt.yticks([])

代码

文本

代码

文本

[ ]

代码

文本

7,从tfrecords文件构建数据管道

代码

文本

[ ]

import os

import numpy as np

# inpath：原始数据路径 outpath:TFRecord文件输出路径

def create_tfrecords(inpath,outpath):

writer = tf.io.TFRecordWriter(outpath)

dirs = os.listdir(inpath)

for index, name in enumerate(dirs):

class_path = inpath +"/"+ name+"/"

for img_name in os.listdir(class_path):

img_path = class_path + img_name

img = tf.io.read_file(img_path)

#img = tf.image.decode_image(img)

#img = tf.image.encode_jpeg(img) #统一成jpeg格式压缩

example = tf.train.Example(

features=tf.train.Features(feature={

'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),

'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img.numpy()]))

}))

writer.write(example.SerializeToString())

writer.close()

create_tfrecords("./data/cifar2/test/","./data/cifar2_test.tfrecords/")

代码

文本

[ ]

from matplotlib import pyplot as plt

def parse_example(proto):

description ={ 'img_raw' : tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),

'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64)}

example = tf.io.parse_single_example(proto, description)

img = tf.image.decode_jpeg(example["img_raw"]) #注意此处为jpeg格式

img = tf.image.resize(img, (32,32))

label = example["label"]

return(img,label)

ds7 = tf.data.TFRecordDataset("./data/cifar2_test.tfrecords").map(parse_example).shuffle(3000)

%matplotlib inline

%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

plt.figure(figsize=(6,6))

for i,(img,label) in enumerate(ds7.take(9)):

ax=plt.subplot(3,3,i+1)

ax.imshow((img/255.0).numpy())

ax.set_title("label = %d"%label)

ax.set_xticks([])

ax.set_yticks([])

plt.show()

代码

文本

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

代码

文本

二，应用数据转换

代码

文本

Dataset数据结构应用非常灵活，因为它本质上是一个Sequece序列，其每个元素可以是各种类型，例如可以是张量，列表，字典，也可以是Dataset。

Dataset包含了非常丰富的数据转换功能。

map: 将转换函数映射到数据集每一个元素。
flat_map: 将转换函数映射到数据集的每一个元素，并将嵌套的Dataset压平。
interleave: 效果类似flat_map,但可以将不同来源的数据夹在一起。
filter: 过滤掉某些元素。
zip: 将两个长度相同的Dataset横向铰合。
concatenate: 将两个Dataset纵向连接。
reduce: 执行归并操作。
batch : 构建批次，每次放一个批次。比原始数据增加一个维度。其逆操作为unbatch。
padded_batch: 构建批次，类似batch, 但可以填充到相同的形状。
window :构建滑动窗口，返回Dataset of Dataset.
shuffle: 数据顺序洗牌。
repeat: 重复数据若干次，不带参数时，重复无数次。
shard: 采样，从某个位置开始隔固定距离采样一个元素。
take: 采样，从开始位置取前几个元素。

代码

文本

[ ]

#map:将转换函数映射到数据集每一个元素

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["hello world","hello China","hello Beijing"])

ds_map = ds.map(lambda x:tf.strings.split(x," "))

for x in ds_map:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor([b'hello' b'world'], shape=(2,), dtype=string)
tf.Tensor([b'hello' b'China'], shape=(2,), dtype=string)
tf.Tensor([b'hello' b'Beijing'], shape=(2,), dtype=string)

代码

文本

[ ]

#flat_map:将转换函数映射到数据集的每一个元素，并将嵌套的Dataset压平。

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["hello world","hello China","hello Beijing"])

ds_flatmap = ds.flat_map(lambda x:tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.strings.split(x," ")))

for x in ds_flatmap:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(b'hello', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'world', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'hello', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'China', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'hello', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'Beijing', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

# interleave: 效果类似flat_map,但可以将不同来源的数据夹在一起。

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["hello world","hello China","hello Beijing"])

ds_interleave = ds.interleave(lambda x:tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.strings.split(x," ")))

for x in ds_interleave:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(b'hello', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'hello', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'hello', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'world', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'China', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'Beijing', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#filter:过滤掉某些元素。

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["hello world","hello China","hello Beijing"])

#找出含有字母a或B的元素

ds_filter = ds.filter(lambda x: tf.strings.regex_full_match(x, ".*[a|B].*"))

for x in ds_filter:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(b'hello China', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'hello Beijing', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#zip:将两个长度相同的Dataset横向铰合。

ds1 = tf.data.Dataset.range(0,3)

ds2 = tf.data.Dataset.range(3,6)

ds3 = tf.data.Dataset.range(6,9)

ds_zip = tf.data.Dataset.zip((ds1,ds2,ds3))

for x,y,z in ds_zip:

print(x.numpy(),y.numpy(),z.numpy())

代码

文本

0 3 6
1 4 7
2 5 8

代码

文本

[ ]

#condatenate:将两个Dataset纵向连接。

ds1 = tf.data.Dataset.range(0,3)

ds2 = tf.data.Dataset.range(3,6)

ds_concat = tf.data.Dataset.concatenate(ds1,ds2)

for x in ds_concat:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

#reduce:执行归并操作。

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5.0])

result = ds.reduce(0.0,lambda x,y:tf.add(x,y))

result

代码

文本

<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=15.0>

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#batch:构建批次，每次放一个批次。比原始数据增加一个维度。其逆操作为unbatch。

ds = tf.data.Dataset.range(12)

ds_batch = ds.batch(4)

for x in ds_batch:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor([0 1 2 3], shape=(4,), dtype=int64)
tf.Tensor([4 5 6 7], shape=(4,), dtype=int64)
tf.Tensor([ 8  9 10 11], shape=(4,), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#padded_batch:构建批次，类似batch, 但可以填充到相同的形状。

elements = [[1, 2],[3, 4, 5],[6, 7],[8]]

ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(elements), tf.int32)

ds_padded_batch = ds.padded_batch(2,padded_shapes = [4,])

for x in ds_padded_batch:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(
[[1 2 0 0]
 [3 4 5 0]], shape=(2, 4), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[6 7 0 0]
 [8 0 0 0]], shape=(2, 4), dtype=int32)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#window:构建滑动窗口，返回Dataset of Dataset.

ds = tf.data.Dataset.range(12)

#window返回的是Dataset of Dataset,可以用flat_map压平

ds_window = ds.window(3, shift=1).flat_map(lambda x: x.batch(3,drop_remainder=True))

for x in ds_window:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([2 3 4], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([3 4 5], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([4 5 6], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([5 6 7], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([6 7 8], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([7 8 9], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([ 8  9 10], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([ 9 10 11], shape=(3,), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#shuffle:数据顺序洗牌。

ds = tf.data.Dataset.range(12)

ds_shuffle = ds.shuffle(buffer_size = 5)

for x in ds_shuffle:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(7, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(11, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(9, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

#repeat:重复数据若干次，不带参数时，重复无数次。

ds = tf.data.Dataset.range(3)

ds_repeat = ds.repeat(3)

for x in ds_repeat:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

#shard:采样，从某个位置开始隔固定距离采样一个元素。

ds = tf.data.Dataset.range(12)

ds_shard = ds.shard(3,index = 1)

for x in ds_shard:

print(x)

代码

文本

tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(7, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int64)

代码

文本

[ ]

#take:采样，从开始位置取前几个元素。

ds = tf.data.Dataset.range(12)

ds_take = ds.take(3)

list(ds_take.as_numpy_iterator())

代码

文本

[0, 1, 2]

代码

文本

[ ]

代码

文本

[ ]

代码

文本

三，提升管道性能

代码

文本

训练深度学习模型常常会非常耗时。

模型训练的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。

参数迭代过程的耗时通常依赖于GPU来提升。

而数据准备过程的耗时则可以通过构建高效的数据管道进行提升。

以下是一些构建高效数据管道的建议。

1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。
2，使用 interleave 方法可以让数据读取过程多进程执行,并将不同来源数据夹在一起。
3，使用 map 时设置num_parallel_calls 让数据转换过程多进行执行。
4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。
5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。

代码

文本

[ ]

代码

文本

1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。

代码

文本

[ ]

import tensorflow as tf

#打印时间分割线

@tf.function

def printbar():

ts = tf.timestamp()

today_ts = ts%(24*60*60)

hour = tf.cast(today_ts//3600+8,tf.int32)%tf.constant(24)

minite = tf.cast((today_ts%3600)//60,tf.int32)

second = tf.cast(tf.floor(today_ts%60),tf.int32)

def timeformat(m):

if tf.strings.length(tf.strings.format("{}",m))==1:

return(tf.strings.format("0{}",m))

else:

return(tf.strings.format("{}",m))

timestring = tf.strings.join([timeformat(hour),timeformat(minite),

timeformat(second)],separator = ":")

tf.print("=========="*8,end = "")

tf.print(timestring)

代码

文本

[ ]

import time

# 数据准备和参数迭代两个过程默认情况下是串行的。

# 模拟数据准备

def generator():

for i in range(10):

#假设每次准备数据需要2s

time.sleep(2)

yield i

ds = tf.data.Dataset.from_generator(generator,output_types = (tf.int32))

# 模拟参数迭代

def train_step():

#假设每一步训练需要1s

time.sleep(1)

代码

文本

[ ]

# 训练过程预计耗时 10*2+10*1+ = 30s

printbar()

tf.print(tf.constant("start training..."))

for x in ds:

train_step()

printbar()

tf.print(tf.constant("end training..."))

代码

文本

[ ]

# 使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。

# 训练过程预计耗时 max(10*2,10*1) = 20s

printbar()

tf.print(tf.constant("start training with prefetch..."))

# tf.data.experimental.AUTOTUNE 可以让程序自动选择合适的参数

for x in ds.prefetch(buffer_size = tf.data.experimental.AUTOTUNE):

train_step()

printbar()

tf.print(tf.constant("end training..."))

代码

文本

[ ]

代码

文本

2，使用 interleave 方法可以让数据读取过程多进程执行,并将不同来源数据夹在一起。

代码

文本

[ ]

ds_files = tf.data.Dataset.list_files("./data/titanic/*.csv")

ds = ds_files.flat_map(lambda x:tf.data.TextLineDataset(x).skip(1))

for line in ds.take(4):

print(line)

代码

文本

tf.Tensor(b'493,0,1,"Molson, Mr. Harry Markland",male,55.0,0,0,113787,30.5,C30,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'53,1,1,"Harper, Mrs. Henry Sleeper (Myna Haxtun)",female,49.0,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'388,1,2,"Buss, Miss. Kate",female,36.0,0,0,27849,13.0,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'192,0,2,"Carbines, Mr. William",male,19.0,0,0,28424,13.0,,S', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

ds_files = tf.data.Dataset.list_files("./data/titanic/*.csv")

ds = ds_files.interleave(lambda x:tf.data.TextLineDataset(x).skip(1))

for line in ds.take(8):

print(line)

代码

文本

tf.Tensor(b'181,0,3,"Sage, Miss. Constance Gladys",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'493,0,1,"Molson, Mr. Harry Markland",male,55.0,0,0,113787,30.5,C30,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'405,0,3,"Oreskovic, Miss. Marija",female,20.0,0,0,315096,8.6625,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'53,1,1,"Harper, Mrs. Henry Sleeper (Myna Haxtun)",female,49.0,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'635,0,3,"Skoog, Miss. Mabel",female,9.0,3,2,347088,27.9,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'388,1,2,"Buss, Miss. Kate",female,36.0,0,0,27849,13.0,,S', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'701,1,1,"Astor, Mrs. John Jacob (Madeleine Talmadge Force)",female,18.0,1,0,PC 17757,227.525,C62 C64,C', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'192,0,2,"Carbines, Mr. William",male,19.0,0,0,28424,13.0,,S', shape=(), dtype=string)

代码

文本

[ ]

代码

文本

3，使用 map 时设置num_parallel_calls 让数据转换过程多进行执行。

代码

文本

[ ]

ds = tf.data.Dataset.list_files("./data/cifar2/train/*/*.jpg")

def load_image(img_path,size = (32,32)):

label = 1 if tf.strings.regex_full_match(img_path,".*/automobile/.*") else 0

img = tf.io.read_file(img_path)

img = tf.image.decode_jpeg(img) #注意此处为jpeg格式

img = tf.image.resize(img,size)

return(img,label)

代码

文本

[ ]

#单进程转换

printbar()

tf.print(tf.constant("start transformation..."))

ds_map = ds.map(load_image)

for _ in ds_map:

pass

printbar()

tf.print(tf.constant("end transformation..."))

代码

文本

[ ]

#多进程转换

printbar()

tf.print(tf.constant("start parallel transformation..."))

ds_map_parallel = ds.map(load_image,num_parallel_calls = tf.data.experimental.AUTOTUNE)

for _ in ds_map_parallel:

pass

printbar()

tf.print(tf.constant("end parallel transformation..."))

代码

文本

[ ]

代码

文本

4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。

代码

文本

[ ]

import time

# 模拟数据准备

def generator():

for i in range(5):

#假设每次准备数据需要2s

time.sleep(2)

yield i

ds = tf.data.Dataset.from_generator(generator,output_types = (tf.int32))

# 模拟参数迭代

def train_step():

#假设每一步训练需要0s

pass

# 训练过程预计耗时 (5*2+5*0)*3 = 30s

printbar()

tf.print(tf.constant("start training..."))

for epoch in tf.range(3):

for x in ds:

train_step()

printbar()

tf.print("epoch =",epoch," ended")

printbar()

tf.print(tf.constant("end training..."))

代码

文本

[ ]

import time

# 模拟数据准备

def generator():

for i in range(5):

#假设每次准备数据需要2s

time.sleep(2)

yield i

# 使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。

ds = tf.data.Dataset.from_generator(generator,output_types = (tf.int32)).cache()

# 模拟参数迭代

def train_step():

#假设每一步训练需要0s

time.sleep(0)

# 训练过程预计耗时 (5*2+5*0)+(5*0+5*0)*2 = 10s

printbar()

tf.print(tf.constant("start training..."))

for epoch in tf.range(3):

for x in ds:

train_step()

printbar()

tf.print("epoch =",epoch," ended")

printbar()

tf.print(tf.constant("end training..."))

代码

文本

[ ]

代码

文本

5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。

代码

文本

[ ]

#先map后batch

ds = tf.data.Dataset.range(100000)

ds_map_batch = ds.map(lambda x:x**2).batch(20)

printbar()

tf.print(tf.constant("start scalar transformation..."))

for x in ds_map_batch:

pass

printbar()

tf.print(tf.constant("end scalar transformation..."))

代码

文本

[ ]

#先batch后map

ds = tf.data.Dataset.range(100000)

ds_batch_map = ds.batch(20).map(lambda x:x**2)

printbar()

tf.print(tf.constant("start vector transformation..."))

for x in ds_batch_map:

pass

printbar()

tf.print(tf.constant("end vector transformation..."))

代码

文本

[ ]

代码

文本

如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方，欢迎在公众号"Python与算法之美"下留言。作者时间和精力有限，会酌情予以回复。

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更新于 2024-08-22

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