加速训练之 TFrecordsshard与并行化

主要针对大规模数据，对 tfrecord 进行切片，以及使用多进程加速数据处理

quick start

• 多进程分片写入 tfrecord
• 读取

def feature_transform(file):
    ……

# 写入 tfrecord
def serialize_example(sha256, data, label):
    """
    Creates a tf.Example message ready to be written to a file
    :param data: [float,float]
    :param label: int
    :return:
    """
    feature = {
        "sha256": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[sha256.encode('UTF-8')])),
        'feature': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=data)),
        'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))
    }
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
    return example.SerializeToString()

def write_to_tfrecords(filepath,labels_filepath,tfrecords_filepath):
    tfwriter = tf.io.TFRecordWriter(tfrecords_filepath)

    for file,label in tqdm(zip(filepath,labels_filepath)):
        # serialize example
        sha256 = file.split("/")[-1]
        data = feature_transform(file)
        example = serialize_example(sha256, data, label)
        # write
        tfwriter.write(example)

from multiprocessing import Process

def write_shard_tfrecords(all_file_paths, all_file_labels, tfrecord_dir):
    n_shards = int(0.8*os.cpu_count())+1
    all_file_paths,all_file_labels = np.array(all_file_paths),np.array(all_file_labels)
    for i in range(n_shards):
        shard_indexs = np.arange(len(all_file_paths))[i::n_shards]
        shard_file_paths,shard_file_labels = all_file_paths[shard_indexs], all_file_labels[shard_indexs]

        p = Process(target=write_to_tfrecords,
                    args=(shard_file_paths,shard_file_labels,os.path.join(tfrecord_dir,"shard_"+str(i))))
        p.start()
        p.join() # 父进程等待子进程结束
        
        
# 读取 tfrecord
def _parse_tfrecord_function(example):
    example_fmt = {
            "sha256": tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
            'feature': tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32),
            'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64)
        }
    parsed = tf.io.parse_single_example(example, example_fmt)

    return parsed["feature"], parsed["label"]

def make_dataset(files, SHUFFLE_BUFFER_SIZE=1024, BATCH_SIZE=32, EPOCHS=5):
    shards = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(files)
    dataset = shards.interleave(tf.data.TFRecordDataset)
    dataset = dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE)
    dataset = dataset.repeat(EPOCHS)
    dataset = dataset.map(lambda x: _parse_tfrecord_function(x), num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
    dataset = dataset.batch(batch_size=BATCH_SIZE)

    return dataset

def split_train_val(tfrecord_dir, BATCH_SIZE, EPOCHS):
    tfrecords_pattern_path = os.path.join(tfrecord_dir,"shard_*")
    files = tf.io.matching_files(tfrecords_pattern_path)
    files = tf.random.shuffle(files)
    train_ds = make_dataset(files[:int(len(files)*0.9)], SHUFFLE_BUFFER_SIZE=1024, BATCH_SIZE=32, EPOCHS=5)
    val_ds = make_dataset(files[int(len(files)*0.9):], SHUFFLE_BUFFER_SIZE=1024, BATCH_SIZE=32, EPOCHS=5)
    return train_ds,val_ds

TF record 相关概念

# dataset.tfrecords
[
    {   # example 1 (tf.train.Example)
        'feature_1': tf.train.Feature,
        ...
        'feature_k': tf.train.Feature
    },
    ...
    {   # example N (tf.train.Example)
        'feature_1': tf.train.Feature,
        ...
        'feature_k': tf.train.Feature
    }
]

为了将形式各样的数据集整理为 TFRecord 格式，我们可以对数据集中的每个元素进行以下步骤：

• 读取该数据元素到内存；
• 将该元素转换为 tf.train.Example 对象（每一个 tf.train.Example 由若干个 tf.train.Feature 的字典组成，因此需要先建立 Feature 的字典）；
• 将该 tf.train.Example 对象序列化为字符串，并通过一个预先定义的 tf.io.TFRecordWriter 写入 TFRecord 文件。

而读取 TFRecord 数据则可按照以下步骤：

• 通过 tf.data.TFRecordDataset 读入原始的 TFRecord 文件（此时文件中的 tf.train.Example 对象尚未被反序列化），获得一个 tf.data.Dataset 数据集对象；
• 通过 Dataset.map 方法，对该数据集对象中的每一个序列化的 tf.train.Example 字符串执行 tf.io.parse_single_example 函数，从而实现反序列化。

with tf.io.TFRecordWriter(tfrecord_file) as writer:
    for filename, label in zip(train_filenames, train_labels):
        image = open(filename, 'rb').read()     # 读取数据集图片到内存，image 为一个 Byte 类型的字符串
        feature = {                             # 建立 tf.train.Feature 字典
            'image': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image])),  # 图片是一个 Bytes 对象
            'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))   # 标签是一个 Int 对象
        }
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature)) # 通过字典建立 Example
        writer.write(example.SerializeToString())   # 将Example序列化并写入 TFRecord 文件

值得注意的是， tf.train.Feature 支持三种数据格式：

• tf.train.BytesList ：字符串或原始 Byte 文件（如图片），通过 bytes_list 参数传入一个由字符串数组初始化的 tf.train.BytesList 对象；
• tf.train.FloatList ：浮点数，通过 float_list 参数传入一个由浮点数数组初始化的 tf.train.FloatList 对象；
• tf.train.Int64List ：整数，通过 int64_list 参数传入一个由整数数组初始化的 tf.train.Int64List 对象。

"sha256": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[sha256.encode('UTF-8')])),
'feature': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=data)),
'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))

raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_file)    # 读取 TFRecord 文件

feature_description = { # 定义Feature结构，告诉解码器每个Feature的类型是什么
    'image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
}

def _parse_example(example_string): # 将 TFRecord 文件中的每一个序列化的 tf.train.Example 解码
    feature_dict = tf.io.parse_single_example(example_string, feature_description)
    feature_dict['image'] = tf.io.decode_jpeg(feature_dict['image'])    # 解码JPEG图片
    return feature_dict['image'], feature_dict['label']

dataset = raw_dataset.map(_parse_example)

https://tf.wiki/zh_hans/basic/tools.html#tfrecord-tensorflow

https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/tfrecord?hl=zh-cn#python_中的_tfrecord_文件

https://medium.com/@rodrigobrechard/tfrecords-how-to-use-sharding-94059e2b2c6b