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| 本文来源csdn，介绍了介绍了Dataset
API的基本架构：Dataset类和Iterator类，以及它们的基础使用方法。 |
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Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。
此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：
1.使用placeholder读内存中的数据
2.使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制）
相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset
API来读取数据。
本文就来为大家详细地介绍一下Dataset API的使用方法（包括在非Eager模式和Eager模式下两种情况）。
Dataset API的导入
在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的：
而在TensorFlow 1.4中，Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员：
下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改（即加上contrib）。
基本概念：Dataset与Iterator
让我们从基础的类来了解Dataset API。参考Google官方给出的Dataset
API中的类图：
在初学时，我们只需要关注两个最重要的基础类：Dataset和Iterator。
Dataset可以看作是相同类型“元素”的有序列表。在实际使用时，单个“元素”可以是向量，也可以是字符串、图片，甚至是tuple或者dict。
先以最简单的，Dataset的每一个元素是一个数字为例：
| import
tensorflow as tf
import numpy as np
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0,
2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))
|
这样，我们就创建了一个dataset，这个dataset中含有5个元素，分别是1.0, 2.0, 3.0,
4.0, 5.0。
如何将这个dataset中的元素取出呢？方法是从Dataset中示例化一个Iterator，然后对Iterator进行迭代。
在非Eager模式下，读取上述dataset中元素的方法为：
| iterator
= dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
for i in range(5):
print(sess.run(one_element))
|
对应的输出结果应该就是从1.0到5.0。语句iterator = dataset.make_one_shot_iterator()从dataset中实例化了一个Iterator，这个Iterator是一个“one
shot iterator”，即只能从头到尾读取一次。one_element = iterator.get_next()表示从iterator里取出一个元素。由于这是非Eager模式，所以one_element只是一个Tensor，并不是一个实际的值。调用sess.run(one_element)后，才能真正地取出一个值。
如果一个dataset中元素被读取完了，再尝试sess.run(one_element)的话，就会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据的行为是一致的。在实际程序中，可以在外界捕捉这个异常以判断数据是否读取完，请参考下面的代码：
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_
slices(np.array([1.0,
2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
try:
while True:
print(sess.run(one_element))
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("end!")
|
在Eager模式中，创建Iterator的方式有所不同。是通过tfe.Iterator(dataset)的形式直接创建Iterator并迭代。迭代时可以直接取出值，不需要使用sess.run()：
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_slices
(np.array([1.0,
2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
try:
while True:
print(sess.run(one_element))
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("end!")
|
从内存中创建更复杂的Dataset
之前我们用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建了一个最简单的Dataset：
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_slices
(np.array([1.0,
2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))
|
其实，tf.data.Dataset.from_tensor_slices的功能不止如此，它的真正作用是切分传入Tensor的第一个维度，生成相应的dataset。
例如：
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.
uniform(size=(5,
2)))
|
传入的数值是一个矩阵，它的形状为(5, 2)，tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是(2,
)，即每个元素是矩阵的一行。
在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。例如，在图像识别问题中，一个元素可以是{“image”:
image_tensor, “label”: label_tensor}的形式，这样处理起来更方便。
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
{
"a": np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0,
5.0]),
"b": np.random.uniform(size=(5, 2))
}
)
|
这时函数会分别切分”a”中的数值以及”b”中的数值，最终dataset中的一个元素就是类似于{“a”:
1.0, “b”: [0.9, 0.1]}的形式。
利用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建每个元素是一个tuple的dataset也是可以的：
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]), np.random.uniform(size=(5,
2)))
)
|
对Dataset中的元素做变换
Dataset支持一类特殊的操作：Transformation。一个Dataset通过Transformation变成一个新的Dataset。通常我们可以通过Transformation完成数据变换，打乱，组成batch，生成epoch等一系列操作。
常用的Transformation有：
1.map
2.batch
3.shuffle
4.repeat
下面就分别进行介绍。
（1）map
map接收一个函数，Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入，并将函数返回值作为新的Dataset，如我们可以对dataset中每个元素的值加1：
| dataset
= tf.data.Dataset.from_tensor_slices
(np.array([1.0,
2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))
dataset = dataset.map(lambda x: x + 1) #
2.0, 3.0, 4.0, 5.0,
6.0
|
（2）batch
batch就是将多个元素组合成batch，如下面的程序将dataset中的每个元素组成了大小为32的batch：
| dataset
= dataset.batch(32)
|
（3）shuffle
shuffle的功能为打乱dataset中的元素，它有一个参数buffersize，表示打乱时使用的buffer的大小：
| dataset
= dataset.shuffle(buffer_size=10000)
|
（4）repeat
repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch：
| dataset
= dataset.repeat(5)
|
如果直接调用repeat()的话，生成的序列就会无限重复下去，没有结束，因此也不会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常：
| dataset
= dataset.repeat()
|
读入磁盘图片与对应label
讲到这里，我们可以来考虑一个简单，但同时也非常常用的例子：读入磁盘中的图片和图片相应的label，并将其打乱，组成batch_size=32的训练样本。在训练时重复10个epoch。
对应的程序为（从官方示例程序修改而来）：
| #
函数的功能时将filename对应的图片文件读进来，
并缩放到统一的大小
def _parse_function(filename, label):
image_string = tf.read_file(filename)
image_decoded = tf.image.decode_image(image_string)
image_resized = tf.image.resize_images
(image_decoded,
[28, 28])
return image_resized, label
# 图片文件的列表
filenames = tf.constant(["/var/data/image1.jpg",
"/var/data/image2.jpg", ...])
# label[i]就是图片filenames[i]的label
labels = tf.constant([0, 37, ...])
# 此时dataset中的一个元素是(filename, label)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices
((filenames, labels))
# 此时dataset中的一个元素是(image_resized, label)
dataset = dataset.map(_parse_function)
# 此时dataset中的一个元素是(image_resized_batch,
label_batch)
dataset = dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32)
.repeat(10)
|
在这个过程中，dataset经历三次转变：
1.运行dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames,
labels))后，dataset的一个元素是(filename, label)。filename是图片的文件名，label是图片对应的标签。
2.之后通过map，将filename对应的图片读入，并缩放为28x28的大小。此时dataset中的一个元素是(image_resized,
label)
3.最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个epoch内将图片打乱组成大小为32的batch，并重复10次。最终，dataset中的一个元素是(image_resized_batch,
label_batch)，image_resized_batch的形状为(32, 28, 28, 3)，而label_batch的形状为(32,
)，接下来我们就可以用这两个Tensor来建立模型了。
Dataset的其它创建方法
除了tf.data.Dataset.from_tensor_slices外，目前Dataset API还提供了另外三种创建Dataset的方式：
1.tf.data.TextLineDataset()：这个函数的输入是一个文件的列表，输出是一个dataset。dataset中的每一个元素就对应了文件中的一行。可以使用这个函数来读入CSV文件。
2.tf.data.FixedLengthRecordDataset()：这个函数的输入是一个文件的列表和一个record_bytes，之后dataset的每一个元素就是文件中固定字节数record_bytes的内容。通常用来读取以二进制形式保存的文件，如CIFAR10数据集就是这种形式。
3.tf.data.TFRecordDataset()：顾名思义，这个函数是用来读TFRecord文件的，dataset中的每一个元素就是一个TFExample。
它们的详细使用方法可以参阅文档：Module: tf.data
更多类型的Iterator
在非Eager模式下，最简单的创建Iterator的方法就是通过dataset.make_one_shot_iterator()来创建一个one
shot iterator。除了这种one shot iterator外，还有三个更复杂的Iterator，即：
1.initializable iterator
2.reinitializable iterator
3.feedable iterator
initializable iterator必须要在使用前通过sess.run()来初始化。使用initializable
iterator，可以将placeholder代入Iterator中，这可以方便我们通过参数快速定义新的Iterator。一个简单的initializable
iterator使用示例：
| limit
= tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices
(tf.range(start=0, limit=limit))
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={limit:
10})
for i in range(10):
value = sess.run(next_element)
assert i == value
|
此时的limit相当于一个“参数”，它规定了Dataset中数的“上限”。
initializable iterator还有一个功能：读入较大的数组。
在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中。当array很大时，会导致计算图变得很大，给传输、保存带来不便。这时，我们可以用一个placeholder取代这里的array，并使用initializable
iterator，只在需要时将array传进去，这样就可以避免把大数组保存在图里，示例代码为（来自官方例程）：
| #
从硬盘中读入两个Numpy数组
with np.load("/var/data/training_data.npy")
as data:
features = data["features"]
labels = data["labels"]
features_placeholder = tf.placeholder(features.
dtype, features.shape)
labels_placeholder = tf.placeholder(labels.dtype,
labels.shape)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(features_placeholder, labels_placeholder))
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={feature
s_placeholder: features,
labels_placeholder: labels})
|
reinitializable iterator和feedable iterator相比initializable
iterator更复杂，也更加少用，如果想要了解它们的功能，可以参阅官方介绍，这里就不再赘述了。
总结
本文主要介绍了Dataset API的基本架构：Dataset类和Iterator类，以及它们的基础使用方法。
在非Eager模式下，Dataset中读出的一个元素一般对应一个batch的Tensor，我们可以使用这个Tensor在计算图中构建模型。
在Eager模式下，Dataset建立Iterator的方式有所不同，此时通过读出的数据就是含有值的Tensor，方便调试。
作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。关于Dataset
API的进一步介绍，可以参阅下面的资料：
1.Importing Data ：官方Guide
2.Module: tf.data： API文档
3.Introduction to TensorFlow Datasets
and Estimators：如何联合使用Dataset和Estimator
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