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使用tensorflow DataSet实现高效加载变长文本输入

更新时间:2020-08-23 00:00:01 作者:startmvc
DataSet是tensorflow1.3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

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脚本之家。