使用tensorflow DataSet实现高效加载变长文本输入

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：

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：

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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • tensorflow入门:TFRecordDataset变长数据的batch读取详解

    在上一篇文章tensorflow入门:tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里,讲到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase来对tfrecord文件进行batch读取,即使用dataset的batch方法进行:但如果每条数据的长度不一样(常见于语音.视频.NLP等领域),则不能直接用batch方法获取数据,这时则有两个解决办法: 1.在把数据写入tfrecord时,先把数据pad到统一的长度再写入tfrecord:这个方法的问题在于:若是有大量

  • tensorflow 变长序列存储实例

    问题 问题是这样的,要把一个数组存到tfrecord中,然后读取 a = np.array([[0, 54, 91, 153, 177,1], [0, 50, 89, 147, 196], [0, 38, 79, 157], [0, 49, 89, 147, 177], [0, 32, 73, 145]]) 图片我都存储了,这个不还是小意思,一顿操作 import tensorflow as tf import numpy as np def _int64_feature(value): if

  • 解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题

    记录一次小白的tensorflow学习过程,也为有同样困扰的小白留下点经验. 先说我出错和解决的过程.在做风格迁移实验时,使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果,结果因为代码不当,在遍历图片提取时内存持续增长,导致提取几十个图片的特征内存就满了. 原因是在对每一张图片正向传播结束后,都会在留下中间信息.具体地说是在我将正向传播的代码与模型的代码分离了,在每次遍历图片时都会正向传播,在tensorflow中新增加了很多的计算节点(如tf.matmul等等),导致内存中遗留了大量的过期信息

  • 使用tensorflow DataSet实现高效加载变长文本输入

    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: def

  • Android高效加载大图、多图解决方案 有效避免程序OOM

    本篇文章主要内容来自于Android Doc,我翻译之后又做了些加工,英文好的朋友也可以直接去读原文. http://developer.android.com/training/displaying-bitmaps/index.html 高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状.不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小.比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨

  • ios弹幕高效加载实现方式实例代码

    ios弹幕高效加载实现方式实例代码

    看直播的童鞋们应该会经常看到满屏幕的滚动弹幕,看到密密麻麻的弹幕第一印象就是怎么样高效加载来避免卡顿,弹幕组成部分包含用户头像.用户昵称.弹幕的内容.表情等,本文介绍的实现原理就是把这几部分绘制成一张图片,然后通过定时器移动弹幕图片,当图片不在屏幕范围内即销毁. 先看下效果 下面我会详细介绍下实现原理 1 .获取弹幕数据来源,因为我是模拟生成弹幕,弹幕的数据存放在工程里的plist文件中 emotions存放这条弹幕的表情,type表示是否是自己发的,text表示弹幕内容,userName表示用

  • Android开发中Bitmap高效加载使用详解

    Android开发中Bitmap高效加载使用详解

    由于Android对单个应用所施加的内存限制,比如16MB,这导致加载Bitmap的时候很容易出现内存溢出,本文主要包含2个方面的内容分析Bitmap内存和Bitmap高效加载 一.占用内存 获取bitmap的内存,android提供的方法bitmap.getByteCount() 假如现在mipmap-xhdpi 目录下,有一个 200 * 200 像素的图片,运行加载它,看它输出的尺寸. Bitmap bitmap= BitmapFactory.decodeResource(getResou

  • Glide4 高效加载图片的配置详解

    本文介绍了Glide4 高效加载图片的配置详解,分享给大家,具体如下: 在build.gradle中添加glide依赖 // glide 依赖 compile 'com.github.bumptech.glide:glide:4.6.1' // glide 相关注解,生成GlideApp代码 annotationProcessor 'com.github.bumptech.glide:compiler:4.6.1' // Glide网络库配置成okhttp3 compile ('com.gith

  • tensorflow模型保存、加载之变量重命名实例

    话不多说,干就完了. 变量重命名的用处? 简单定义:简单来说就是将模型A中的参数parameter_A赋给模型B中的parameter_B 使用场景:当需要使用已经训练好的模型参数,尤其是使用别人训练好的模型参数时,往往别人模型中的参数命名方式与自己当前的命名方式不同,所以在加载模型参数时需要对参数进行重命名,使得代码更简洁易懂. 实现方法: 1).模型保存 import os import tensorflow as tf weights = tf.Variable(initial_value

  • Android如何使用Glide加载清晰长图

    最近项目中使用的是Glide加载图片,上线后用户反馈图片模糊,经过测试后发现是用户点击超长图放大的时候,图片变的模糊看不起,这很影响用户的体验,要解决这个问题,我们需要先充分的了解Glide的使用. Glide概述 使用习惯Glide3的朋友总会觉得Glide 4相对于Glide 3改动非常大,其实不然.之所以大家会有这种错觉,是因为你将Glide 3的用法直接搬到Glide 4中去使用,结果IDE全面报错,然后大家可能就觉得Glide 4的用法完全变掉了. 其实Glide 4相对于Glide

  • jquery通过ajax加载一段文本内容的方法

    本文实例讲述了jquery通过ajax加载一段文本内容的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这是w3school官网提供的一个简单的例子,注意编码问题,否则可能会出现乱码.代码如下: 复制代码 代码如下: <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" /> <script type="text/

  • 浅析KJFrameForAndroid框架如何高效加载Bitmap

    我们在写Android程序的时候,肯定会用到很多图片.那么对于图片的压缩处理自然是必不可少.为什么要压缩?我想这个问题不必在强调了,每个人在最初学习Android的时候肯定都会知道这么一个原因:我们编写的应用程序都是有一个最大内存限制,其中JAVA程序和C程序(NDK调用时)共享这一块内存大小,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常.至于这个最大内存是多少,我们可以通过调用Runtime.getRuntime().maxMemory()方法验证一下. 正因为受到内存大

  • Android之高效加载大图的方法示例

    加载大图到内存是一件令人头疼的事情.因为大图的原因,我们会在Crash报告中看到OOM(内存不足).Android的内存有限,这一点我们应该心里有数. stackoverflow上有许多相关问题的回答,当你碰到oom时,可以直接跳过本文,粘贴复制答案即可.但是对于其他人来说,我想告诉你们一些加载大图的知识和原理. 加载Bitmap到内存 so easy.你所需要做的就是使用BitmapFactory解码你的图片. Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResou

随机推荐