TensorFlow全新的数据读取方式：DatasetAPI入门教程

DatasetAPI是TensorFlow1.3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DatasetAPI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 TensorFlow的Dataset API是1.3版本引入的重要更新，它为数据读取和构建输入数据流水线提供了一种更为高效且灵活的方式。相比于早期的 placeholder 和 queue 机制，Dataset API在处理大规模数据集时表现得更为简洁且强大，特别是在Eager Execution模式下，它是必不可少的数据读取工具。 在TensorFlow 1.3中，Dataset API位于`tensorflow.contrib`包中，但在1.4及更高版本中，它已经成为核心API的一部分。使用时无需额外导入`contrib`模块。 Dataset API主要由两个关键组件构成：`Dataset`和`Iterator`。 `Dataset`类可以理解为一个包含相同类型元素的有序序列。这些元素可以是简单的数值、字符串、图像数据，甚至是更复杂的结构如元组或字典。例如，我们可以使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`从一维数组创建一个`Dataset`，然后通过`Iterator`进行遍历。在非Eager模式下，我们首先需要实例化一个`Iterator`，通常是`one_shot_iterator`，接着通过`get_next()`方法获取元素，然后通过`sess.run()`执行操作以实际获取数据值。如果所有元素都被读取，再次尝试获取会抛出`tf.errors.OutOfRangeError`异常。 在Eager Execution模式下，创建和遍历`Iterator`的过程则更为直观。可以使用`tfe.Iterator()`直接实例化并迭代`Dataset`，并且在迭代过程中可以直接获取到数据值，无需`sess.run()`。 `tf.data.Dataset.from_tensor_slices`函数的强大之处在于它可以切分传入Tensor的第一个维度。例如，如果你传入一个二维张量，它会返回一个包含张量行的`Dataset`。这使得处理多维数据变得更加简单。 为了创建更复杂的`Dataset`，比如每个元素是元组或字典，可以利用该函数的灵活性。例如，可以创建一个每个元素都是元组的`Dataset`，每个元组包含多个特征。在图像识别等任务中，这样的结构可以方便地将图像数据和对应的标签一起处理。 除了`from_tensor_slices`，Dataset API还提供了其他构建`Dataset`的方法，如`repeat()`用于重复`Dataset`，`shuffle()`用于打乱元素顺序，`batch()`用于批量处理元素，`map()`用于应用函数到每个元素上，`filter()`用于根据条件筛选元素等。这些方法使开发者能够构建高度定制化的数据处理流水线。 在处理大型数据集时，`Dataset` API的性能优化功能也非常关键。例如，`prefetch()`可以预加载数据到内存，提高数据读取速度，`cache()`可以缓存数据以减少I/O操作，而`enumerate()`和`take()`则允许控制数据的读取范围和顺序。 TensorFlow的Dataset API提供了一种统一且强大的方式来管理输入数据，它简化了数据处理流程，支持了Eager Execution模式，同时具备高度的可扩展性和灵活性，使得机器学习模型的训练和评估更为高效。理解和掌握Dataset API对于任何TensorFlow开发者来说都是至关重要的。