Tensorflow基础教程11：常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理

　　目录

　　数据集对象的建立

　　提示

　　数据集对象的预处理

　　`Dataset.shuffle()` 时缓冲区大小 `buffer_size` 的设置

　　使用 `tf.data` 的并行化策略提高训练流程效率

　　数据集元素的获取与使用

　　实例：cats_vs_dogs 图像分类

　　很多时候，我们希望使用自己的数据集来训练模型。然而，面对一堆格式不一的原始数据文件，将其预处理并读入程序的过程往往十分繁琐，甚至比模型的设计还要耗费精力。比如，为了读入一批图像文件，我们可能需要纠结于 python 的各种图像处理包(比如 pillow )，自己设计 Batch 的生成方式，最后还可能在运行的效率上不尽如人意。为此，TensorFlow 提供了 tf.data 这一模块，包括了一套灵活的数据集构建 API，能够帮助我们快速、高效地构建数据输入的流水线，尤其适用于数据量巨大的场景。

　　数据集对象的建立

　　tf.data 的核心是 tf.data.Dataset 类，提供了对数据集的高层封装。tf.data.Dataset 由一系列的可迭代访问的元素(element)组成，每个元素包含一个或多个张量。比如说，对于一个由图像组成的数据集，每个元素可以是一个形状为 长×宽×通道数 的图片张量，也可以是由图片张量和图片标签张量组成的元组(Tuple)。

　　最基础的建立 tf.data.Dataset 的方法是使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() ，适用于数据量较小(能够整个装进内存)的情况。具体而言，如果我们的数据集中的所有元素通过张量的第 0 维，拼接成一个大的张量(例如，前节的 MNIST 数据集的训练集即为一个 [60000, 28, 28, 1] 的张量，表示了 60000 张 28*28 的单通道灰度图像)，那么我们提供一个这样的张量或者第 0 维大小相同的多个张量作为输入，即可按张量的第 0 维展开来构建数据集，数据集的元素数量为张量第 0 维的大小。具体示例如下：

　　import tensorflow as tf

　　import numpy as np

　　X = tf.constant([2013, 2014, 2015, 2016, 2017])

　　Y = tf.constant([12000, 14000, 15000, 16500, 17500])

　　# 也可以使用NumPy数组，效果相同

　　# X = np.array([2013, 2014, 2015, 2016, 2017])

　　# Y = np.array([12000, 14000, 15000, 16500, 17500])

　　dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, Y))

　　for x, y in dataset:

　　print(x.numpy(), y.numpy())

　　输出:

　　2013 12000

　　2014 14000

　　2015 15000

　　2016 16500

　　2017 17500

　　当提供多个张量作为输入时，张量的第 0 维大小必须相同，且必须将多个张量作为元组(Tuple，即使用 Python 中的小括号)拼接并作为输入。

　　类似地，我们可以载入前章的 MNIST 数据集：

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　(train_data, train_label), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

　　train_data = np.expand_dims(train_data.astype(np.float32) / 255.0, axis=-1) # [60000, 28, 28, 1]

　　mnist_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data, train_label))

　　for image, label in mnist_dataset:

　　plt.title(label.numpy())

　　plt.imshow(image.numpy()[:, :, 0])

　　plt.show()

　　输出

　　提示

　　TensorFlow Datasets 提供了一个基于 tf.data.Datasets 的开箱即用的数据集集合，相关内容可参考 TensorFlow Datasets 。例如，使用以下语句：

　　import tensorflow_datasets as tfds

　　dataset = tfds.load("mnist", split=tfds.Split.TRAIN, as_supervised=True)

　　即可快速载入 MNIST 数据集。

　　对于特别巨大而无法完整载入内存的数据集，我们可以先将数据集处理为 TFRecord 格式，然后使用 tf.data.TFRocordDataset() 进行载入。详情请参考后文

　　数据集对象的预处理

　　tf.data.Dataset 类为我们提供了多种数据集预处理方法。最常用的如：

　　Dataset.map(f) ：对数据集中的每个元素应用函数 f ，得到一个新的数据集(这部分往往结合 tf.io 进行读写和解码文件， tf.image 进行图像处理);

　　Dataset.shuffle(buffer_size) ：将数据集打乱(设定一个固定大小的缓冲区(Buffer)，取出前 buffer_size 个元素放入，并从缓冲区中随机采样，采样后的数据用后续数据替换);

　　Dataset.batch(batch_size) ：将数据集分成批次，即对每 batch_size 个元素，使用 tf.stack() 在第 0 维合并，成为一个元素;

　　除此以外，还有 Dataset.repeat() (重复数据集的元素)、 Dataset.reduce() (与 Map 相对的聚合操作)、 Dataset.take() (截取数据集中的前若干个元素)等，可参考 API 文档 进一步了解。

　　以下以 MNIST 数据集进行示例。

　　使用 Dataset.map() 将所有图片旋转 90 度：

　　def rot90(image, label):

　　image = tf.image.rot90(image)

　　return image, label

　　mnist_dataset = mnist_dataset.map(rot90)

　　for image, label in mnist_dataset:

　　plt.title(label.numpy())

　　plt.imshow(image.numpy()[:, :, 0])

　　plt.show()

　　输出

　　使用 Dataset.batch() 将数据集划分批次，每个批次的大小为 4：

　　mnist_dataset = mnist_dataset.batch(4)

　　for images, labels in mnist_dataset: # image: [4, 28, 28, 1], labels: [4]

　　fig, axs = plt.subplots(1, 4)

　　for i in range(4):

　　axs[i].set_title(labels.numpy()[i])

　　axs[i].imshow(images.numpy()[i, :, :, 0])

　　plt.show()

　　输出

　　使用 Dataset.shuffle() 将数据打散后再设置批次，缓存大小设置为 10000：

　　mnist_dataset = mnist_dataset.shuffle(buffer_size=10000).batch(4)

　　for images, labels in mnist_dataset:

　　fig, axs = plt.subplots(1, 4)

　　for i in range(4):

　　axs[i].set_title(labels.numpy()[i])

　　axs[i].imshow(images.numpy()[i, :, :, 0])

　　plt.show()

　　输出

　　第一次运行

　　第二次运行

　　可见每次的数据都会被随机打散。

　　Dataset.shuffle() 时缓冲区大小 buffer_size 的设置

　　tf.data.Dataset 作为一个针对大规模数据设计的迭代器，本身无法方便地获得自身元素的数量或随机访问元素。因此，为了高效且较为充分地打散数据集，需要一些特定的方法。Dataset.shuffle() 采取了以下方法：

　　设定一个固定大小为 buffer_size 的缓冲区(Buffer);

　　初始化时，取出数据集中的前 buffer_size 个元素放入缓冲区;

　　每次需要从数据集中取元素时，即从缓冲区中随机采样一个元素并取出，然后从后续的元素中取出一个放回到之前被取出的位置，以维持缓冲区的大小。

　　因此，缓冲区的大小需要根据数据集的特性和数据排列顺序特点来进行合理的设置。比如：

　　当 buffer_size 设置为 1 时，其实等价于没有进行任何打散;

　　当数据集的标签顺序分布极为不均匀(例如二元分类时数据集前 N 个的标签为 0，后 N 个的标签为 1 时，较小的缓冲区大小会使得训练时取出的 Batch 数据很可能全为同一标签，从而影响训练效果。一般而言，数据集的顺序分布若较为随机，则缓冲区的大小可较小，否则则需要设置较大的缓冲区。

　　使用 tf.data 的并行化策略提高训练流程效率

　　当训练模型时，我们希望充分利用计算资源，减少 CPU/GPU 的空载时间。然而有时，数据集的准备处理非常耗时，使得我们在每进行一次训练前都需要花费大量的时间准备待训练的数据，而此时 GPU 只能空载而等待数据，造成了计算资源的浪费，如下图所示：

　　

　　常规训练流程，在准备数据时，GPU 只能空载。

　　此时， tf.data 的数据集对象为我们提供了 Dataset.prefetch() 方法，使得我们可以让数据集对象 Dataset 在训练时预取出若干个元素，使得在 GPU 训练的同时 CPU 可以准备数据，从而提升训练流程的效率，如下图所示：

　　

　　Dataset.prefetch() 的使用方法和前节的 Dataset.batch() 、 Dataset.shuffle() 等非常类似。继续以前节的 MNIST 数据集为例，若希望开启预加载数据，使用如下代码即可：

　　mnist_dataset = mnist_dataset.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

　　此处参数 buffer_size 既可手工设置，也可设置为 tf.data.experimental.AUTOTUNE 从而由 TensorFlow 自动选择合适的数值。

　　与此类似， Dataset.map() 也可以利用多 GPU 资源，并行化地对数据项进行变换，从而提高效率。以前节的 MNIST 数据集为例，假设用于训练的计算机具有 2 核的 CPU，我们希望充分利用多核心的优势对数据进行并行化变换(比如前节的旋转 90 度函数 rot90 )，可以使用以下代码：

　　mnist_dataset = mnist_dataset.map(map_func=rot90, num_parallel_calls=2)

　　其运行过程如下图所示：

　　通过设置 Dataset.map() 的 num_parallel_calls 参数实现数据转换的并行化。上部分是未并行化的图示，下部分是 2 核并行的图示。

　　当然，这里同样可以将 num_parallel_calls 设置为 tf.data.experimental.AUTOTUNE 以让 TensorFlow 自动选择合适的数值。

　　除此以外，还有很多提升数据集处理性能的方式，可参考 TensorFlow 文档 进一步了解。

　　数据集元素的获取与使用

　　构建好数据并预处理后，我们需要从其中迭代获取数据以用于训练。tf.data.Dataset 是一个 Python 的可迭代对象，因此可以使用 For 循环迭代获取数据，即：

　　dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((A, B, C, ...))

　　for a, b, c, ... in dataset:

　　# 对张量a, b, c等进行操作，例如送入模型进行训练

　　也可以使用 iter() 显式创建一个 Python 迭代器并使用 next() 获取下一个元素，即：

　　dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((A, B, C, ...))

　　it = iter(dataset)

　　a_0, b_0, c_0, ... = next(it)

　　a_1, b_1, c_1, ... = next(it)

　　Keras 支持使用 tf.data.Dataset 直接作为输入。当调用 tf.keras.Model 的 fit() 和 evaluate() 方法时，可以将参数中的输入数据 x 指定为一个元素格式为 (输入数据, 标签数据) 的 Dataset ，并忽略掉参数中的标签数据 y 。例如，对于上述的 MNIST 数据集，常规的 Keras 训练方式是：

　　model.fit(x=train_data, y=train_label, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

　　使用 tf.data.Dataset 后，我们可以直接传入 Dataset：

　　model.fit(mnist_dataset, epochs=num_epochs)

　　由于已经通过 Dataset.batch() 方法划分了数据集的批次，所以这里也无需提供批次的大小。

　　实例：cats_vs_dogs 图像分类

　　以下代码以猫狗图片二分类任务为示例，展示了使用 tf.data 结合 tf.io 和 tf.image 建立 tf.data.Dataset 数据集，并进行训练和测试的完整过程。使用前须将数据集解压到代码中 data_dir 所设置的目录.

　　import tensorflow as tf

　　import os

　　num_epochs = 10

　　batch_size = 32

　　learning_rate = 0.001

　　data_dir = 'C:/datasets/cats_vs_dogs'

　　train_cats_dir = data_dir + '/train/cats/'

　　train_dogs_dir = data_dir + '/train/dogs/'

　　test_cats_dir = data_dir + '/valid/cats/'

　　test_dogs_dir = data_dir + '/valid/dogs/'

　　def _decode_and_resize(filename, label):

　　image_string = tf.io.read_file(filename) # 读取原始文件

　　image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string) # 解码JPEG图片

　　image_resized = tf.image.resize(image_decoded, [256, 256]) / 255.0

　　return image_resized, label

　　if __name__ == '__main__':

　　# 构建训练数据集大连妇科医院 http://xmobile.bhbyby.com/

　　train_cat_filenames = tf.constant([train_cats_dir + filename for filename in os.listdir(train_cats_dir)])

　　train_dog_filenames = tf.constant([train_dogs_dir + filename for filename in os.listdir(train_dogs_dir)])

　　train_filenames = tf.concat([train_cat_filenames, train_dog_filenames], axis=-1)

　　train_labels = tf.concat([

　　tf.zeros(train_cat_filenames.shape, dtype=tf.int32),

　　tf.ones(train_dog_filenames.shape, dtype=tf.int32)],

　　axis=-1)

　　train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_filenames, train_labels))

　　train_dataset = train_dataset.map(

　　map_func=_decode_and_resize,

　　num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

　　# 取出前buffer_size个数据放入buffer，并从其中随机采样，采样后的数据用后续数据替换

　　train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=23000)

　　train_dataset = train_dataset.batch(batch_size)

　　train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

　　model = tf.keras.Sequential([

　　tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)),

　　tf.keras.layers.MaxPooling2D(),

　　tf.keras.layers.Conv2D(32, 5, activation='relu'),

　　tf.keras.layers.MaxPooling2D(),

　　tf.keras.layers.Flatten(),

　　tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

　　tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')

　　])

　　model.compile(

　　optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate),

　　loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,

　　metrics=[tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy]

　　)

　　model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs)

　　使用以下代码进行测试：

　　# 构建测试数据集

　　test_cat_filenames = tf.constant([test_cats_dir + filename for filename in os.listdir(test_cats_dir)])

　　test_dog_filenames = tf.constant([test_dogs_dir + filename for filename in os.listdir(test_dogs_dir)])

　　test_filenames = tf.concat([test_cat_filenames, test_dog_filenames], axis=-1)

　　test_labels = tf.concat([

　　tf.zeros(test_cat_filenames.shape, dtype=tf.int32),

　　tf.ones(test_dog_filenames.shape, dtype=tf.int32)],

　　axis=-1)

　　test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_filenames, test_labels))

　　test_dataset = test_dataset.map(_decode_and_resize)

　　test_dataset = test_dataset.batch(batch_size)

　　print(model.metrics_names)

　　print(model.evaluate(test_dataset))

　　通过对以上示例进行性能测试，我们可以感受到 tf.data 的强大并行化性能。通过 prefetch() 的使用和在 map() 过程中加入 num_parallel_calls 参数，模型训练的时间可缩减至原来的一半甚至更低。得出结果。