Я относительно новичок в мире TensorFlow и довольно озадачен тем, как вы на самом деле читали CSV-данные в пригодный для использования пример тензоров-меток в TensorFlow. Пример из учебника TensorFlow по чтению CSV-данных довольно фрагментирован, и вы получаете только часть возможности тренироваться по CSV-данным.
Здесь мой код, который я собрал вместе, основывался на этом учебнике CSV:
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
def file_len(fname):
with open(fname) as f:
for i, l in enumerate(f):
pass
return i + 1
filename = "csv_test_data.csv"
# setup text reader
file_length = file_len(filename)
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
_, csv_row = reader.read(filename_queue)
# setup CSV decoding
record_defaults = [[0],[0],[0],[0],[0]]
col1,col2,col3,col4,col5 = tf.decode_csv(csv_row, record_defaults=record_defaults)
# turn features back into a tensor
features = tf.stack([col1,col2,col3,col4])
print("loading, " + str(file_length) + " line(s)\n")
with tf.Session() as sess:
tf.initialize_all_variables().run()
# start populating filename queue
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(file_length):
# retrieve a single instance
example, label = sess.run([features, col5])
print(example, label)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
print("\ndone loading")
И вот краткий пример из файла CSV, который я загружаю - довольно основные данные - 4 столбца функций и 1 столбец ярлыков:
0,0,0,0,0
0,15,0,0,0
0,30,0,0,0
0,45,0,0,0
Весь вышеприведенный код печатает каждый пример из файла CSV, один за другим, который, хотя и хорош, довольно нищий для обучения.
То, с чем я борюсь, - это то, как вы фактически превращаете эти индивидуальные примеры, загруженные один за другим, в набор учебных материалов. Например, здесь ноутбук, над которым я работал в курсе Udacity Deep Learning. Я в основном хочу взять данные CSV, которые я загружаю, и перевернуть его на что-то вроде train_dataset и train_labels:
def reformat(dataset, labels):
dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)
# Map 2 to [0.0, 1.0, 0.0 ...], 3 to [0.0, 0.0, 1.0 ...]
labels = (np.arange(num_labels) == labels[:,None]).astype(np.float32)
return dataset, labels
train_dataset, train_labels = reformat(train_dataset, train_labels)
valid_dataset, valid_labels = reformat(valid_dataset, valid_labels)
test_dataset, test_labels = reformat(test_dataset, test_labels)
print('Training set', train_dataset.shape, train_labels.shape)
print('Validation set', valid_dataset.shape, valid_labels.shape)
print('Test set', test_dataset.shape, test_labels.shape)
Я пробовал использовать tf.train.shuffle_batch, как это, но это просто необъяснимо зависает:
for i in range(file_length):
# retrieve a single instance
example, label = sess.run([features, colRelevant])
example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=file_length, capacity=file_length, min_after_dequeue=10000)
print(example, label)
Итак, чтобы подвести итог, вот мои вопросы:
- Что мне не хватает в этом процессе?
- Похоже, есть какая-то ключевая интуиция, которую я не знаю о том, как правильно построить входной конвейер.
- Есть ли способ избежать необходимости знать длину файла CSV?
- Чувствуется довольно неудобным, чтобы знать количество строк, которые вы хотите обработать (строка
for я in range(file_length)выше)
- Чувствуется довольно неудобным, чтобы знать количество строк, которые вы хотите обработать (строка
Редактировать: Как только Ярослав указал, что я, вероятно, смешивал императивные и графопостроительные детали здесь, он стал становиться яснее. Мне удалось собрать следующий код, который, я думаю, ближе к тому, что обычно делалось при подготовке модели из CSV (за исключением любого кода обучения модели):
from __future__ import print_function
import numpy as np
import tensorflow as tf
import math as math
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('dataset')
args = parser.parse_args()
def file_len(fname):
with open(fname) as f:
for i, l in enumerate(f):
pass
return i + 1
def read_from_csv(filename_queue):
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
_, csv_row = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [[0],[0],[0],[0],[0]]
colHour,colQuarter,colAction,colUser,colLabel = tf.decode_csv(csv_row, record_defaults=record_defaults)
features = tf.stack([colHour,colQuarter,colAction,colUser])
label = tf.stack([colLabel])
return features, label
def input_pipeline(batch_size, num_epochs=None):
filename_queue = tf.train.string_input_producer([args.dataset], num_epochs=num_epochs, shuffle=True)
example, label = read_from_csv(filename_queue)
min_after_dequeue = 10000
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size
example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(
[example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,
min_after_dequeue=min_after_dequeue)
return example_batch, label_batch
file_length = file_len(args.dataset) - 1
examples, labels = input_pipeline(file_length, 1)
with tf.Session() as sess:
tf.initialize_all_variables().run()
# start populating filename queue
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
try:
while not coord.should_stop():
example_batch, label_batch = sess.run([examples, labels])
print(example_batch)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Done training, epoch reached')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
