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| 导读 | 在学习 tensorflow 的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下 tensorflow 的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。 |
首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：
假设我们的硬盘中有一个图片数据集 0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中，然后提供给 GPU 或是 CPU 进行计算就可以了。这听起来很容易，但事实远没有那么简单。事实上，我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时 0.1s，计算用时 0.9s，那么就意味着每过 1s，GPU 都会有 0.1s 无事可做，这就大大降低了运算的效率。
如何解决这个问题？方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：
读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队列中取就可以了。这样就可以解决 GPU 因为 IO 而空闲的问题！
而在 tensorflow 中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列”。
为什么要添加这一层文件名队列？我们首先得了解机器学习中的一个概念：epoch。对于一个数据集来讲，运行一个 epoch 就是将这个数据集中的图片全部计算一遍。如一个数据集中有三张图片 A.jpg、B.jpg、C.jpg，那么跑一个 epoch 就是指对 A、B、C 三张图片都计算了一遍。两个 epoch 就是指先对 A、B、C 各计算一遍，然后再全部计算一遍，也就是说每张图片都计算了两遍。
tensorflow 使用文件名队列 + 内存队列双队列的形式读入文件，可以很好地管理 epoch。下面我们用图片的形式来说明这个机制的运行方式。如下图，还是以数据集 A.jpg, B.jpg, C.jpg 为例，假定我们要跑一个 epoch，那么我们就在文件名队列中把 A、B、C 各放入一次，并在之后标注队列结束。
程序运行后，内存队列首先读入 A（此时 A 从文件名队列中出队）：
再依次读入 B 和 C：
此时，如果再尝试读入，系统由于检测到了“结束”，就会自动抛出一个异常（OutOfRange）。外部捕捉到这个异常后就可以结束程序了。这就是 tensorflow 中读取数据的基本机制。如果我们要跑 2 个 epoch 而不是 1 个 epoch，那只要在文件名队列中将 A、B、C 依次放入两次再标记结束就可以了。
如何在 tensorflow 中创建上述的两个队列呢？
对于文件名队列，我们使用 tf.train.string_input_producer 函数。这个函数需要传入一个文件名 list，系统会自动将它转为一个文件名队列。
此外 tf.train.string_input_producer 还有两个重要的参数，一个是 num_epochs，它就是我们上文中提到的 epoch 数。另外一个就是 shuffle，shuffle 是指在一个 epoch 内文件的顺序是否被打乱。若设置 shuffle=False，如下图，每个 epoch 内，数据还是按照 A、B、C 的顺序进入文件名队列，这个顺序不会改变：
如果设置 shuffle=True，那么在一个 epoch 内，数据的前后顺序就会被打乱，如下图所示：
在 tensorflow 中，内存队列不需要我们自己建立，我们只需要使用 reader 对象从文件名队列中读取数据就可以了，具体实现可以参考下面的实战代码。
除了 tf.train.string_input_producer 外，我们还要额外介绍一个函数：tf.train.start_queue_runners。初学者会经常在代码中看到这个函数，但往往很难理解它的用处，在这里，有了上面的铺垫后，我们就可以解释这个函数的作用了。
在我们使用 tf.train.string_input_producer 创建文件名队列后，整个系统其实还是处于“停滞状态”的，也就是说，我们文件名并没有真正被加入到队列中（如下图所示）。此时如果我们开始计算，因为内存队列中什么也没有，计算单元就会一直等待，导致整个系统被阻塞。
而使用 tf.train.start_queue_runners 之后，才会启动填充队列的线程，这时系统就不再“停滞”。此后计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序也就跑起来了，这就是函数 tf.train.start_queue_runners 的用处。
我们用一个具体的例子感受 tensorflow 中的数据读取。如图，假设我们在当前文件夹中已经有 A.jpg、B.jpg、C.jpg 三张图片，我们希望读取这三张图片 5 个 epoch 并且把读取的结果重新存到 read 文件夹中。
对应的代码如下：
# 导入 tensorflow
import tensorflow as tf
# 新建一个 Session
with tf.Session() as sess:
# 我们要读三幅图片 A.jpg, B.jpg, C.jpg
filename = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg']
# string_input_producer 会产生一个文件名队列
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)
# reader 从文件名队列中读数据。对应的方法是 reader.read
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# tf.train.string_input_producer 定义了一个 epoch 变量，要对它进行初始化
tf.local_variables_initializer().run()
# 使用 start_queue_runners 之后，才会开始填充队列
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
i = 0
while True:
i += 1
# 获取图片数据并保存
image_data = sess.run(value)
with open('read/test_%d.jpg' % i, 'wb') as f:
f.write(image_data)我们这里使用 filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5) 建立了一个会跑 5 个 epoch 的文件名队列。并使用 reader 读取，reader 每次读取一张图片并保存。
运行代码后，我们得到就可以看到 read 文件夹中的图片，正好是按顺序的 5 个 epoch：
如果我们设置 filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5) 中的 shuffle=True，那么在每个 epoch 内图像就会被打乱，如图所示：
我们这里只是用三张图片举例，实际应用中一个数据集肯定不止 3 张图片，不过涉及到的原理都是共通的。
这篇文章主要用图解的方式详细介绍了 tensorflow 读取数据的机制，最后还给出了对应的实战代码，希望能够给大家学习 tensorflow 带来一些实质性的帮助。如果各位小伙伴还有什么疑问，欢迎评论或私信告诉我，谢谢~
