TFRecord的写入与读取以及模板

Protocol buffers are Google's language-neutral, platform-neutral, extensible mechanism for serializing structured data.

Protocol buffers是由Google设计的无关程序语言、平台的、具有可扩展性机制的序列化数据结构。

The tf.train.Example message (or protosun) is a flexible message type that represents a {"string": value} mapping. It is designed for use with TensorFlow and is used throughout the higher-level APIs such as TFX.

tf.traom.Example是一种表示{“string”:value}映射关系的灵活的消息类型。它被设计用于TensorFlow以及更加高级的API。

写入

tf.train.Example

一个tf.train.Example的实例是构建的是数个{”string“: tf.train.Feature}映射。

其中，tf.train.Feature可以是以下三种，其他类型的数据格式可以通过一个或多个Feature组合描述：

• tf.train.BytesList
• tf.train.FloatList
• tf.train.Int64List

模板

import tensorflow as tf

with tf.io.TFRecordWriter("train.tfrecords","GZIP") as writer:
    for i in range(200): # Assume there are 200 records
        example_proto = tf.train.Example(
            features=tf.train.Features(
                feature= {
                    'feature0':        
                        tf.train.Feature(float_list=tf.train.int64List(value=feature0)),
                    'feature1': 
                        tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=feature1)),
                    'feature2': 
                        tf.train.Feature(float_list=tf.train.BtyesList(value=feature2)),
                    'label':
                        tf.train.Feature(float_list=tf.train.int64List(value=[label])),
                }
            )
        )
        writer.write(example_proto.SerializeToString())

读取

tf.io.parse_single_example 和 tf.io.parse_example

One might see performance advantages by batching Example protos with parse_example instead of using this function directly.

对Example protos分批并使用parse_example会比直接使用parse_single_example有性能优势。

模板

# with map_func using tf.io.parse_single_example
def map_func(example):
    # Create a dictionary describing the features.
    feature_description = {
        'feature0': tf.io.FixedLenFeature([len_feature0], tf.int64),
        'feature1': tf.io.FixedLenFeature([len_feature1], tf.float32),
        'feature2': tf.io.FixedLenFeature([len_feature2], tf.int64),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([1], tf.int64),
    }
    parsed_example = tf.io.parse_single_example(example, features=feature_description)

    feature0 = parsed_example["feature0"]
    feature1 = parsed_example["feature1"]
    feature2 = parsed_example["feature2"]
    label = parsed_example["label"]

    return image, label

raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset("train.tfrecords","GZIP")
parsed_dataset = raw_dataset.map(map_func=map_func)
parsed_dataset = raw_dataset.batch(BATCH_SIZE)

以下代码和前者的区别在于map_func中使用tf.io.parse_example替换tf.io.parse_single_example，并在调用map方法前先调用batch方法。

# with map_func using tf.io.parse_example
def map_func(example):
    # Create a dictionary describing the features.
    feature_description = {
        'feature0': tf.io.FixedLenFeature([len_feature0], tf.int64),
        'feature1': tf.io.FixedLenFeature([len_feature1], tf.float32),
        'feature2': tf.io.FixedLenFeature([len_feature2], tf.int64),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([1], tf.int64),
    }
    parsed_example = tf.io.parse_example(example, features=feature_description)
    
    # features can be modified here
    feature0 = parsed_example["feature0"]
    feature1 = parsed_example["feature1"]
    feature2 = parsed_example["feature2"]
    label = parsed_example["label"]

    return image, label

raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(["./1.tfrecords", "./2.tfrecords"])
raw_dataset = raw_dataset.batch(BATCH_SIZE)
parsed_dataset = raw_dataset.map(map_func=map_func)

以上两张图分别时使用带有parse_single_example和parse_example的map_func在训练中的性能对比，后者（parse_example）明显性能更优秀。

不定长数据的读写 RaggedFeature

对于不定长且未padding的数据，写入过程中和定长数据没有区别，但在读取过程中需要使用tf.io.RaggedFeature替代tf.io.FixedLenFeature。

def map_func(example):
    # Create a dictionary describing the features.
    feature_description = {
        'feature': tf.io.RaggedFeature(tf.float32),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([1], tf.int64),
    }
    parsed_example = tf.io.parse_example(example, features=feature_description)

    # feature = parsed_example["feature"]
    feature = parsed_example["feature"].to_tensor(shape=[1,100])
    label = parsed_example["label"]

    return feature, label

raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset("train_unpadding.tfrecords").batch(1000)
parsed_dataset = raw_dataset.map(map_func=map_func)

下图对比了是否对不定长数据进行padding分别在压缩和未压缩的情况下的文件大小。