概述
最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。
关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。
从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。
预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。
对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁，大家自己尝试一下吧，我就不赘述了)。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue，也就是第二种方法 从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相关的描述，在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法(官网介绍的少)，即使用tensorflow内定标准格式——TFRecords
太长不看，直接看源码请猛戳我的github，记得加星哦。
TFRecords
TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件(等会儿就知道为什么了)… …总而言之，这样的文件格式好处多多，所以让我们用起来吧。
TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter 写入到TFRecords文件。
从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。
接下来，让我们开始读取数据之旅吧~
生成TFRecords文件
我们使用tf.train.Example来定义我们要填入的数据格式，然后使用tf.python_io.TFRecordWriter来写入。import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
cwd = os.getcwd()
'''
此处我加载的数据目录如下：
0 -- img1.jpg
img2.jpg
img3.jpg
...
1 -- img1.jpg
img2.jpg
...
2 -- ...
这里的0， 1， 2...就是类别，也就是下文中的classes
classes是我根据自己数据类型定义的一个列表，大家可以根据自己的数据情况灵活运用
...
'''
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("train.tfrecords")
for index, name in enumerate(classes):
class_path = cwd + name + "/"
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path + img_name
img = Image.open(img_path)
img = img.resize((224, 224))
img_raw = img.tobytes() #将图片转化为原生bytes
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_raw]))
}))
writer.write(example.SerializeToString()) #序列化为字符串
writer.close()1
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关于Example Feature的相关定义和详细内容，我推荐去官网查看相关API。
基本的，一个Example中包含Features，Features里包含Feature(这里没s)的字典。最后，Feature里包含有一个 FloatList， 或者ByteList，或者Int64List
就这样，我们把相关的信息都存到了一个文件中，所以前面才说不用单独的label文件。而且读取也很方便。
接下来是一个简单的读取小例子：for serialized_example in tf.python_io.tf_record_iterator("train.tfrecords"):
example = tf.train.Example()
example.ParseFromString(serialized_example)
image = example.features.feature['image'].bytes_list.value
label = example.features.feature['label'].int64_list.value
# 可以做一些预处理之类的
print image, label1
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使用队列读取
一旦生成了TFRecords文件，为了高效地读取数据，TF中使用队列(queue)读取数据。def read_and_decode(filename):
#根据文件名生成一个队列
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),
})
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [224, 224, 3])
img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
return img, label1
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之后我们可以在训练的时候这样使用img, label = read_and_decode("train.tfrecords")
#使用shuffle_batch可以随机打乱输入
img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label],
batch_size=30, capacity=2000,
min_after_dequeue=1000)
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
for i in range(3):
val, l= sess.run([img_batch, label_batch])
#我们也可以根据需要对val， l进行处理
#l = to_categorical(l, 12)
print(val.shape, l)1
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至此，tensorflow高效从文件读取数据差不多完结了。
恩？等等…什么叫差不多？对了，还有几个注意事项：
第一，tensorflow里的graph能够记住状态(state)，这使得TFRecordReader能够记住tfrecord的位置，并且始终能返回下一个。而这就要求我们在使用之前，必须初始化整个graph，这里我们使用了函数tf.initialize_all_variables()来进行初始化。
第二，tensorflow中的队列和普通的队列差不多，不过它里面的operation和tensor都是符号型的(symbolic)，在调用sess.run()时才执行。
第三， TFRecordReader会一直弹出队列中文件的名字，直到队列为空。
总结
生成tfrecord文件
定义record reader解析tfrecord文件
构造一个批生成器(batcher)
构建其他的操作
初始化所有的操作
启动QueueRunner
例子代码请戳我的github，如果觉得对你有帮助的话可以加个星哦。
