将Numpy数组转换成TFRecord文件

在本文中，我们将介绍如何将Numpy数组转换为TFRecord文件。TFRecord是TensorFlow中一种用于高效读写的二进制格式，它将数据序列化成字节流，并在读写过程中避免了不必要的数据转换步骤，因此可以提高数据的读写速度，适合存储大规模的数据文件。

阅读更多：Numpy 教程

TFRecord格式介绍

TFRecord是一种简单的格式，它由一系列二进制记录组成，每个记录包含两个部分：长度和数据。可以将其视为一系列的封装数据块，每个数据块都包含长度和对应的数据。

在TensorFlow中，我们常常将数据序列化成TFRecord格式，并使用tf.data API进行读取和处理。下面是一个TFRecord格式的例子：

import tensorflow as tf

# 创建一条TFRecord记录
example = tf.train.Example(
    features=tf.train.Features(
        feature={
            "x": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[1.0, 2.0, 3.0])),
            "y": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[4, 5, 6])),
            "z": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[b"abc", b"def"]))
        }
    )
)

# 将记录序列化成字节流格式
serialized_example = example.SerializeToString()

# 将字节流写入TFRecord文件
with tf.io.TFRecordWriter("example.tfrecord") as writer:
    writer.write(serialized_example)

在上面的例子中，我们创建了一条TFRecord记录，包含了三个字段x,y,z。其中x和y分别是含有3个元素的float和int类型的列表，z是含有2个元素的bytes类型的列表。我们将该记录序列化成字节流格式，并将其写入TFRecord文件example.tfrecord中。

将Numpy数组转换为TFRecord文件

现在我们已经了解了TFRecord格式的基本知识，下面我们将以将Numpy数组转换为TFRecord文件为例，介绍具体的实现方法。

将单个Numpy数组转换为TFRecord记录

首先我们考虑如何将单个Numpy数组转换为TFRecord记录。假设我们有一个形状为(h,w,c)的Numpy数组data，其中h,w,c分别表示height、width和channels三个维度的大小。我们希望将该数组转换为一条TFRecord记录，其中包含一个名为data的字段，包含了该数组的所有元素。

我们可以按照如下步骤实现该功能：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义一个函数，将单个Numpy数组转换为TFRecord记录
def numpy_to_tfrecord(data, filename):
  """
  Args:
    data: 一个形状为(h,w,c)的Numpy数组
    filename: 要保存的TFRecord文件名
  """
  # 将Numpy数组转换为字节流格式
  serialized_data = tf.io.serialize_tensor(data)

  # 创建TFRecord记录
  example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
      "data": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[serialized_data.numpy()]))
  }))

  # 写入TFRecord文件
  with tf.io.TFRecordWriter(filename) as writer:
    writer.write(example.SerializeToString())

# 测试代码
data = np.ones((100, 100, 3))
numpy_to_tfrecord(data, "data.tfrecord")

在上面的代码中，我们定义了一个函数numpy_to_tfrecord，该函数接受一个Numpy数组data和要保存的TFRecord文件名filename作为输入，将该数组转换为一条TFRecord记录并将其写入文件中。具体来说，该函数的实现步骤如下：

将Numpy数组data序列化成字节流格式，并使用tf.train.Feature将其打包成一个序列化的特征。bytes_list类型的特征可以使用tf.train.BytesList来定义，其接受一个字节流列表作为输入。
创建一个tf.train.Example对象，并将序列化后的特征添加到其中。example对象可视为一项TFRecord记录，每个记录应包含一个或多个特征，每个特征应该含有相同的数据类型和长度。
创建一个tf.io.TFRecordWriter对象，并使用其write方法将example对象序列化成字节流，然后将字节流写入文件。

我们通过一个简单的测试代码来测试该函数的功能。在测试代码中，我们创建了一个100 x 100 x 3的全1 Numpy数组，并调用numpy_to_tfrecord函数将其转换为TFRecord文件data.tfrecord。运行该代码后，我们可以在当前目录下找到该文件，并使用tf.data API读取其中的数据。

将多个Numpy数组转换为TFRecord文件

接下来我们考虑如何将多个Numpy数组转换为同一个TFRecord文件。假设我们有n个形状均为(h, w, c)的Numpy数组data_1, data_2, ..., data_n，我们希望将它们全部存储到同一个TFRecord文件data.tfrecord中。

我们可以按照如下步骤实现该功能：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义一个函数，将多个Numpy数组转换为同一份TFRecord记录
def numpy_to_tfrecord_multi(data_list, filename):
  """
  Args:
    data_list: 一个Numpy数组列表
    filename: 要保存的TFRecord文件名
  """
  # 创建一个TFRecordWriter对象
  with tf.io.TFRecordWriter(filename) as writer:
    # 遍历每个Numpy数组
    for i, data in enumerate(data_list):
      # 将Numpy数组序列化为字节流
      serialized_data = tf.io.serialize_tensor(data)

      # 创建TFRecord记录
      example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
          "data": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[serialized_data.numpy()]))
      }))

      # 将记录序列化成字符串
      serialized_example = example.SerializeToString()

      # 向TFRecord文件中写入记录
      writer.write(serialized_example)

# 测试代码
data_list = [np.ones((100, 100, 3)), np.zeros((100, 100, 3))]
numpy_to_tfrecord_multi(data_list, "data.tfrecord")

在上面的代码中，我们定义了一个函数numpy_to_tfrecord_multi，该函数接受一个Numpy数组列表data_list和要保存的TFRecord文件名filename作为输入，遍历该列表中的每个Numpy数组，将其转换为一条TFRecord记录并将其写入文件中。具体来说，该函数的实现步骤如下：

创建一个tf.io.TFRecordWriter对象，并将要写入的文件名传递给它。
遍历data_list列表中的每个Numpy数组，将其分别序列化成字节流格式，并使用tf.train.Feature将其打包成一个序列化的特征。
创建一个tf.train.Example对象，并将序列化后的特征添加到其中。该对象将包含一个名为data的特征，其中包含了当前迭代的Numpy数组序列化后的字节流。
将example对象序列化成字节流，并使用tf.io.TFRecordWriter对象将其写入文件中。

我们通过一个简单的测试代码来验证该函数的功能。在测试代码中，我们创建了一个包含两个形状均为(100, 100, 3)的Numpy数组的列表，并调用numpy_to_tfrecord_multi函数将它们保存为同一个TFRecord文件data.tfrecord。运行该代码后，我们可以在当前目录下找到该文件，并使用tf.data API读取其中的数据。

从TFRecord文件中读取数据

最后，我们简单介绍一下如何从TFRecord文件中读取数据。假设我们已经将Numpy数组存储为了TFRecord文件data.tfrecord。现在我们需要从该文件中读取数据并进行解析。

我们可以按照如下步骤实现该功能：

import tensorflow as tf

# 创建一个TFRecordDataset对象
dataset = tf.data.TFRecordDataset("data.tfrecord")

# 定义一个解析函数，将字节流反序列化为Numpy数组
def parse_function(example_proto):
  features = {
      "data": tf.io.FixedLenFeature([], tf.string)
  }
  parsed_features = tf.io.parse_single_example(example_proto, features)
  decoded_data = tf.io.decode_raw(parsed_features["data"], out_type=tf.float32)
  decoded_data = tf.reshape(decoded_data, (100, 100, 3))
  return decoded_data

# 对TFRecordDataset应用解析函数
dataset = dataset.map(parse_function)

# 测试代码
for data in dataset:
  print(data)

在上面的代码中，我们首先创建了一个tf.data.TFRecordDataset对象，并传入要读取的TFRecord文件名。然后，我们定义一个解析函数parse_function，该函数接受一条TFRecord记录的字节流作为输入，并将其反序列化为Numpy数组。具体来说，该函数的实现步骤如下：

定义一个字典features，将TFRecord记录中包含的所有特征名和数据类型映射起来。
使用tf.io.parse_single_example函数将字节流解析为字典格式，并指定要解析的特征列表为features。
使用tf.io.decode_raw函数将字节流解码为一个Numpy数组。这里我们指定out_type=tf.float32，因为我们预先知道该特征的数据类型为float32。
使用tf.reshape函数将解码后的数组重新整形为(100, 100, 3)的形状。