1、文件读取流程
2、文件读取API
3、文件读取案例
一、文件读取流程
步骤1：构造一个文件名队列（路径+文件名）
步骤2：读取文件名队列
步骤3：对读取的文件进行解码
步骤4：放入到样本队列中，进行批处理
注：
tensorflow默认只读取一个样本，根据样本格式不同，情况不同，如下：
1、csv文件 读取一行数据
2、二进制文件 指定一个样本的bytes读取
3、图片文件 一个文件一个文件的读取
批处理也是构造一个队列
主线程要做的事就是取样本数据训练
二、文件读取API
1、构造文件队列
tf.train.string_input_producer(string_tensor, num_epochs=None, shuffle=True)
将输出字符串（例如文件名）输入到管道队列
- string_tensor：含有文件名+路径的1阶张量
- num_epochs: 过几遍数据，默认无限过数据
- return 文件队列
shuffleh指定是否顺序和乱序
2、文件阅读器
TensorFlow默认每次只读取一个样本，具体到文本文件读取一行、二进制文件读取指定字节数(最好一个样本)、图片文件默认读取一张图片、TFRecords默认读取一个example
- tf.TextLineReader :
- 阅读文本文件逗号分隔值（CSV）格式, 默认按行读取
- return：读取器实例
- tf.FixedLengthRecordReader: 二进制文件
- 要读取每个记录是固定数量字节的二进制文件
- record_bytes:整型，指定每次读取(一个样本)的字节数
- return：读取器实例
- tf.WholeFileReader:
- 用于读取图片文件。
- return：读取器实例
- read(file_queue)：输出是一个文件名（key）和该文件的内容（值）
- tf.TFRecordReader:
- 读取TFRecords文件
1、他们有共同的读取方法：read(file_queue)：从队列中指定数量内容返回一个Tensors元组（key文件名字，value默认的内容(一个样本)）
2、由于默认只会读取一个样本，所以通常想要进行批处理。使用tf.train.batch或tf.train.shuffle_batch进行多样本获取，便于训练时候指定每批次多个样本的训练
3、文件内容解码器
对于读取不同的文件类型，内容需要解码操作，解码成统一的Tensor格式
- tf.decode_csv(records, record_defaults=None, field_delim=None, name=None)：解码文本文件内容
- 将csv文件转换为张量，与tf.TextLineReader搭配使用
- records：tensor型字符串，每个字符串是csv中的记录行
- field_delim：默认分隔符“,”
- record_defaults：参数决定了所得张量的类型，并设置一个值。例如：[[1], ["None"]] 表示第一列为int，第二列为字符串
- tf.decode_raw(bytes, put_type, little_endian=None, name=None)：解码二进制文件内容
- 将字节转换为一个数字向量表示，字节为一字符串类型的张量
- 与tf.FixedLengthRecordReader搭配使用，二进制读取为uint8格式
- tf.image.decode_jpeg(contents)
- 将JPEG编码的图像解码为uint8张量
- return:uint8张量，3-D形状[height, width, channels]
- tf.image.decode_png(contents)
- 将PNG编码的图像解码为uint8张量或unit16张量
- return:张量类型，3-D形状[height, width, channels]
解码阶段，默认所有的内容都解码成tf.uint8格式，如果需要后续的类型处理继续处理
4、批处理
在解码之后，我们可以直接获取默认的一个样本内容了，但是如果想要获取多个样本，这个时候需要结合管道的末尾进行批处理
- tf.train.batch(tensors, batch_size, num_threads = 1, capacity = 32, name=None)
- 读取指定大小（个数）的张量
- tensors：可以是包含张量的列表, 批处理的内容放到列表当中
- batch_size: 从队列中读取的批处理大小
- num_threads：进入队列的线程数
- capacity：整数，队列中元素的最大数量
- return: tensors
注意：
batch_size和capacity没有大小之分，谁大谁小都可以，一般相等就行
批处理大小跟队列大小和数据的数量没有关系。批处理大小只决定这批次取多少数据（若batch_size大于数据总量，则最后取出的数据有重复，而重复训练是没影响的）
capacity的大小不影响结果
- tf.train.shuffle_batch(tensors, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads = 1, name=None)
- 乱序读取指定大小（个数）的张量
- min_after_dequeue：留下队列里的张量个数，能够保持随机打乱
开启线程操作
tf.train.start_queue_runners(sess=None, coord=None)
收集所有图中的队列线程，并启动线程
- sess：所在的会话中
- coord：线程协调器
- return：返回所有线程队列
三、文件读取案例
csv文件数据展示：
完整代码如下：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 设置告警级别
def csvread(filelist):
"""
读取csv文件
:param filelist: 文件路径+名字的列表
:return: 读取的内容
"""
# 1、构造文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
# 2、构造csv阅读器读取队列数据（按一行）
reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(file_queue)
# 3、对每行内容解码
# record_defaults：指定每一个样本的每一列的类型，指定默认值
records = [["None"], ["None"]]
# 有几列就用几个参数接收
example, lable = tf.decode_csv(value, record_defaults=records)
# 4、想要读取多个数据，就要进行批处理 9条数据，1个线程，指定队列9个数据
# batch_size和capacity没有大小之分，谁大谁小都可以，一般相等就行
# 批处理大小跟队列大小和数据的数量没有关系。批处理大小只决定这批次取多少数据（若batch_size大于数据总量，则最后的数据有重复，而重复训练是没影响的）
# capacity的大小不影响结果
example_batch, label_batch = tf.train.batch([example, lable], batch_size=9, num_threads=1, capacity=9)
return example_batch, label_batch
if __name__ == '__main__':
# 找到文件，放入列表
file_name = os.listdir("./csvdata/")
filelist = [os.path.join("./csvdata/", file) for file in file_name]
example_batch, label_batch = csvread(filelist)
# 开启会话运行结果
with tf.Session() as sess:
# 定义一个线程协调器
coord = tf.train.Coordinator()
# 开启读文件的线程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
# 打印读取的内容
print(sess.run([example_batch, label_batch]))
# 回收子线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)代码运行后如下：
