低效的IO方式

最近通過觀察PAI平臺上TensoFlow用戶的運行情況，發現大家在數據IO這方面還是有比較大的困惑，主要是因為很多同學沒有很好的理解本地執行TensorFlow代碼和分布式云端執行TensorFlow的區別。本地讀取數據是server端直接從client端獲得graph進行計算，而云端服務server在獲得graph之后還需要將計算下發到各個worker處理(具體原理可以參考視頻教程-Tensorflow高級篇：https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html)。

本文通過讀取一個簡單的CSV文件為例，幫助大家快速了解如何使用TensorFlow高效的讀取數據。CSV文件如下：

1,1,1,1,1 2,2,2,2,2 3,3,3,3,3

首先我們來看下大家容易產生問題的幾個地方。

1.不建議用python本地讀取文件的方式

PAI支持python的自帶IO方式，但是需要將數據源和代碼打包上傳的方式使用，這種讀取方式是將數據寫入內存之后再計算，效率比較低，不建議使用。范例代碼如下：

import csv csv_reader=csv.reader(open('csvtest.csv')) for row in csv_reader:print(row)

2.盡量不要用第三方庫的讀取文件方法

很多同學使用第三方庫的一些數據IO的方式進行數據讀取，比如TFLearn、Panda的數據IO方式，這些方法很多都是通過封裝PYTHON的讀取方式實現的，所以在PAI平臺使用的時候也會造成效率低下問題。

3.盡量不要用preload的方式讀取文件

很多人在用PAI的服務的時候表示GPU并沒有比本地的CPU速度快的明顯，主要問題可能就出在數據IO這塊。preload的方式是先把數據全部都讀到內存中，然后再通過session計算，比如feed的讀取方式。這樣要先進行數據讀取，再計算，不同步造成性能浪費，同時因為內存限制也無法支持大數據量的計算。舉個例子：假設我們的硬盤中有一個圖片數據集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我們只需要把它們讀取到內存中，然后提供給GPU或是CPU進行計算就可以了。這聽起來很容易，但事實遠沒有那么簡單。事實上，我們必須要把數據先讀入后才能進行計算，假設讀入用時0.1s，計算用時0.9s，那么就意味著每過1s，GPU都會有0.1s無事可做，這就大大降低了運算的效率。

下面我們看下高效的讀取方式。

高效的IO方式

高效的TensorFlow讀取方式是將數據讀取轉換成OP，通過session run的方式拉去數據。另外，讀取線程源源不斷地將文件系統中的圖片讀入到一個內存的隊列中，而負責計算的是另一個線程，計算需要數據時，直接從內存隊列中取就可以了。這樣就可以解決GPU因為IO而空閑的問題！

下面我們看下代碼，如何在PAI平臺通過OP的方式讀取數據：

import argparse import tensorflow as tf import os FLAGS=None def main(_):dirname = os.path.join(FLAGS.buckets, "csvtest.csv")reader=tf.TextLineReader()filename_queue=tf.train.string_input_producer([dirname])key,value=reader.read(filename_queue)record_defaults=[[''],[''],[''],[''],['']]d1, d2, d3, d4, d5= tf.decode_csv(value, record_defaults, ',')init=tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess:sess.run(init)coord = tf.train.Coordinator()threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)for i in range(4):print(sess.run(d2))coord.request_stop()coord.join(threads)if __name__ == '__main__':parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--buckets', type=str, default='',help='input data path')parser.add_argument('--checkpointDir', type=str, default='',help='output model path')FLAGS, _ = parser.parse_known_args()tf.app.run(main=main)

• dirname:OSS文件路徑，可以是數組，方便下一階段shuffle
• reader：TF內置各種reader API，可以根據需求選用
• tf.train.string_input_producer：將文件生成隊列
• tf.decode_csv：是一個splite功能的OP，可以拿到每一行的特定參數
• 通過OP獲取數據，在session中需要tf.train.Coordinator()和tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)

在代碼中，我們的輸入是3行5個字段：

1,1,1,1,1 2,2,2,2,2 3,3,3,3,3

我們循環輸出4次，打印出第2個字段。結果如圖：

輸出結果也證明了數據結構是成隊列。

其它

• 我的微信公眾號（長期分享機器學習干貨）：凡人機器學習
  

• PAI notebook功能上線，支持在線修改代碼并且內置各種深度學習框架，歡迎使用：https://data.aliyun.com/product/learn

• 強烈推薦視頻教程：https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html
• 本文參考了互聯網上《十圖詳解TensorFlow數據讀取機制（附代碼）》一文，關于圖片的讀取方式也可以參考這篇文章，感謝原作者。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的云端TensorFlow读取数据IO的高效方式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。