原文链接: tensorflow 使用队列读取图像文件
读取指定文件夹中的图像文件，使用多进程将文件读取到一个队列中，然后再取
参考
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876?utm_source=blogxgwz0
def slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,
capacity=32, shared_name=None, name=None):
input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, labels])
label = input_queue[1]
image_contents = tf.read_file(input_queue[0])
第一个参数 tensor_list：包含一系列tensor的列表，表中tensor的第一维度的值必须相等，即个数必须相等，有多少个图像，就应该有多少个对应的标签。
第二个参数num_epochs: 可选参数，是一个整数值，代表迭代的次数，如果设置 num_epochs=None,生成器可以无限次遍历tensor列表，如果设置为 num_epochs=N，生成器只能遍历tensor列表N次。
第三个参数shuffle： bool类型，设置是否打乱样本的顺序。一般情况下，如果shuffle=True，生成的样本顺序就被打乱了，在批处理的时候不需要再次打乱样本，使用 tf.train.batch函数就可以了;如果shuffle=False,就需要在批处理时候使用 tf.train.shuffle_batch函数打乱样本。
第四个参数seed: 可选的整数，是生成随机数的种子，在第三个参数设置为shuffle=True的情况下才有用。
第五个参数capacity：设置tensor列表的容量。
第六个参数shared_name：可选参数，如果设置一个‘shared_name’，则在不同的上下文环境（Session）中可以通过这个名字共享生成的tensor。
第七个参数name：可选，设置操作的名称。
def batch(tensors, batch_size, num_threads=1, capacity=32,
enqueue_many=False, shapes=None, dynamic_pad=False,
allow_smaller_final_batch=False, shared_name=None, name=None):
第一个参数tensors：tensor序列或tensor字典，可以是含有单个样本的序列;
第二个参数batch_size: 生成的batch的大小;
第三个参数num_threads：执行tensor入队操作的线程数量，可以设置使用多个线程同时并行执行，提高运行效率，但也不是数量越多越好;
第四个参数capacity： 定义生成的tensor序列的最大容量;
第五个参数enqueue_many： 定义第一个传入参数tensors是多个tensor组成的序列，还是单个tensor;
第六个参数shapes： 可选参数，默认是推测出的传入的tensor的形状;
第七个参数dynamic_pad： 定义是否允许输入的tensors具有不同的形状，设置为True，会把输入的具有不同形状的tensor归一化到相同的形状;
第八个参数allow_smaller_final_batch： 设置为True，表示在tensor队列中剩下的tensor数量不够一个batch_size的情况下，允许最后一个batch的数量少于batch_size， 设置为False，则不管什么情况下，生成的batch都拥有batch_size个样本;
第九个参数shared_name： 可选参数，设置生成的tensor序列在不同的Session中的共享名称;
第十个参数name： 操作的名称;
读取1000*16 张图片结果，可以看到4或8个线程效果最好
由于tfrecord文件应该是一次性读入内存，所以相比起文件名方式读取快很多，但是如果图片数目太多无法一次读取的话
可以使用这种方式
1 197.51526355743408
2 98.29292130470276
4 67.14434576034546
8 64.94005250930786
16 66.47089147567749
import tensorflow as tf
import os
import time
# 样本个数
sample_num = 5
# 设置迭代次数
epoch_num = 1000
# 设置一个批次中包含样本个数
batch_size = 16
# 图像目录
IMAGE_DIR = "D:/data/17flowers/jpg"
# 生成4个数据和标签
def generate_data(sample_num=sample_num):
labels = [name for name in os.listdir(IMAGE_DIR)]
images = [os.path.join(IMAGE_DIR, name) for name in os.listdir(IMAGE_DIR)]
return images, labels
def get_batch_data(batch_size=32, num_threads=1):
images, labels = generate_data()
images = tf.cast(images, tf.string)
labels = tf.cast(labels, tf.string)
input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, labels])
label = input_queue[1]
image_contents = tf.read_file(input_queue[0])
image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3)
# image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, 224, 224)
image = tf.image.resize_images(image, (512, 512))
image_batch, label_batch = tf.train.batch([image, label],
batch_size=batch_size,
num_threads=num_threads,
capacity=128)
return image_batch, label_batch
def start(num_threads=1):
image_batch, label_batch = get_batch_data(batch_size=batch_size, num_threads=num_threads)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)
try:
for i in range(epoch_num): # 每一轮迭代
image_batch_v, label_batch_v = sess.run([image_batch, label_batch])
# print(image_batch_v.shape, label_batch_v)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("done")
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
if __name__ == '__main__':
print('st---')
st = time.time()
start(num_threads=1)
print('ed---', time.time() - st)
print('st---')
st = time.time()
start(num_threads=2)
print('ed---', time.time() - st)
print('st---')
st = time.time()
start(num_threads=4)
print('ed---', time.time() - st)
print('st---')
st = time.time()
start(num_threads=8)
print('ed---', time.time() - st)
print('st---')
st = time.time()
start(num_threads=16)
print('ed---', time.time() - st)
