DataSet是tensorflow 1.3版本推出的一个high-level的api，在1.3版本还只是处于测试阶段，1.4版本已经正式推出。
在网上搜了一遍，发现关于使用DataSet加载文本的资料比较少，官方举的例子只是csv格式的，要求csv文件中所有样本必须具有相同的维度，也就是padding必须在写入csv文件之前做掉，这会增加文件的大小。
经过一番折腾试验，这里给出一个DataSet+TFRecords加载变长样本的范例。
首先先把变长的数据写入到TFRecords文件：
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def writedata(): xlist = [[1,2,3],[4,5,6,8]] ylist = [1,2] #这里的数据只是举个例子来说明样本的文本长度不一样，第一个样本3个词标签1，第二个样本4个词标签2 writer = tf.python_io.TFRecordWriter("train.tfrecords") for i in range(2): x = xlist[i] y = ylist[i] example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ "y": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[y])), 'x': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=x)) })) writer.write(example.SerializeToString()) writer.close() |
然后用DataSet加载：
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feature_names = ['x'] def my_input_fn(file_path, perform_shuffle=False, repeat_count=1): def parse(example_proto): features = {"x": tf.VarLenFeature(tf.int64), "y": tf.FixedLenFeature([1], tf.int64)} parsed_features = tf.parse_single_example(example_proto, features) x = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed_features["x"]) x = tf.cast(x, tf.int32) x = dict(zip(feature_names, [x])) y = tf.cast(parsed_features["y"], tf.int32) return x, y dataset = (tf.contrib.data.TFRecordDataset(file_path) .map(parse)) if perform_shuffle: dataset = dataset.shuffle(buffer_size=256) dataset = dataset.repeat(repeat_count) dataset = dataset.padded_batch(2, padded_shapes=({'x':[6]},[1])) #batch size为2，并且x按maxlen=6来做padding iterator = dataset.make_one_shot_iterator() batch_features, batch_labels = iterator.get_next() return batch_features, batch_labels next_batch = my_input_fn('train.tfrecords', True)init = tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(1): xs, y =sess.run(next_batch) print(xs['x']) print(y) |
注意变长的数据TFRecords解析要用VarLenFeature，然后用sparse_tensor_to_dense转换。
以上这篇使用tensorflow DataSet实现高效加载变长文本输入就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/lyg5623/article/details/78456915
