• tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别


    tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别

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    problem introduction

    sess.run([a,b]) # (1)同时运行a,b两个函数
    sess.run(a)
    sess.run(b) # (2)运行完a函数后再运行b函数
    
    • 这两个语句初看时没有任何区别,但是如果a,b函数恰好是读取example_batch和label_batch这种需要使用到 数据批次输入输出函数时 例如(tf.train.shuffle_batch.tf.reader.read).
    • (1)式只会调用一次输入数据函数,则得到的example_batch和label_batch来自同一批次。 (2)式会单独调用两次输入数据函数,则得到的example_batch来自上一批次而label_batch来自下一批次。
    • 这个需要十分注意,因为如果我们想要实时打印出label_batch和inference(example_batch)时,即将输入数据的标签和经过模型预测推断的结果进行比较时.如果我们使用(2)中的写法,则label_batch和inference(example_batch)并不是来自与同一批次数据。

    example code

    这里我们分别使用两种不同的代码,读取csv文件中的数据。我们观察这两种方式读取的数据有什么不同。 源程序文件下载 test_tf_train_batch.csv

    import tensorflow as tf
    
    BATCH_SIZE = 400
    NUM_THREADS = 2
    MAX_NUM = 5
    
    
    def read_data(file_queue):
        reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
        key, value = reader.read(file_queue)
        defaults = [[0], [0.], [0.]]
        NUM, C, Tensile = tf.decode_csv(value, defaults)
        vertor_example = tf.stack([C])
        vertor_label = tf.stack([Tensile])
        vertor_num = tf.stack([NUM])
    
        return vertor_example, vertor_label, vertor_num
    
    
    def create_pipeline(filename, batch_size, num_threads):
        file_queue = tf.train.string_input_producer([filename])  # 设置文件名队列
        example, label, no = read_data(file_queue)  # 读取数据和标签
    
        example_batch, label_batch, no_batch = tf.train.batch(
            [example, label, no], batch_size=batch_size, num_threads=num_threads, capacity=MAX_NUM)
    
        return example_batch, label_batch, no_batch
    
    
    x_train_batch, y_train_batch, no_train_batch = create_pipeline('test_tf_train_batch.csv', batch_size=BATCH_SIZE,
                                                                   num_threads=NUM_THREADS)
    
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    local_init_op = tf.local_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(local_init_op)
        sess.run(init_op)
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
        # 同时运行的方式
        example, label, num = sess.run([x_train_batch, y_train_batch, no_train_batch])
        print('The first mode to load data')
        print('example', example)
        print('label', label)
        print('num', num)
    
        # 分别运行的方式
        # example = sess.run(x_train_batch)
        # label = sess.run(y_train_batch)
        # num = sess.run(no_train_batch)
        # print('The second mode to load data')
        # print('example', example)
        # print('label', label)
        # print('num', num)
    
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)
    
    

    Result

    Run at the same time

    example, label, num = sess.run([x_train_batch, y_train_batch, no_train_batch])
    print('The first mode to load data')
    print('example', example)
    print('label', label)
    print('num', num)
    
    example label num
    [ 0.294 ] [ 0.59821427] [1]
    [ 0.31 ] [ 0.51785713] [2]
    [ 0.2 ] [ 0.79464287] [3]
    [ 0.30000001] [ 0.4732143 ] [4]
    [ 0.36000001] [ 0.6964286 ] [5]

    Run respectively

       example = sess.run(x_train_batch)
       label = sess.run(y_train_batch)
       num = sess.run(no_train_batch)
       print('The second mode to load data')
       print('example
    ', example)
       print('label
    ', label)
       print('num
    ', num)
    

    经过对比原始数据,我们发现采用单独运行的方式读取的example来自第一个batch,label来自下一个batch,而num来自第三个batch.也就是说其实我们单独运行了三次文件输入的程序。虽然是个小事,但是有些方面不注意,我们会酿成大错

    example label num
    [ 0.294 ] [ 0.5625 ] [11]
    [ 0.31 ] [ 0.3482143 ] [13]
    [ 0.2 ] [ 0.5535714 ] [12]
    [ 0.30000001] [ 0.5714286 ] [14]
    [ 0.36000001] [ 0.48214287] [15]
    • 原始数据
    C tensile NUM
    0.294 0.598214286 1
    0.31 0.517857143 2
    0.2 0.794642857 3
    0.3 0.473214286 4
    0.36 0.696428571 5
    0.28 0.5625 6
    0.2 0.348214286 7
    0.284 0.553571429 8
    0.38 0.482142857 9
    0.44 0.571428571 10
    0.214 0.660714286 11
    0.72 0.589285714 12
    0.38 0.616071429 13
    0.266 0.5 14
    0.46 0.642857143 15
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