tf.train.batch的偶尔乱序问题
tf.train.batch的偶尔乱序问题
- 我们在通过tf.Reader读取文件后,都需要用batch函数将读取的数据根据预先设定的batch_size打包为一个个独立的batch方便我们进行学习。
- 常用的batch函数有tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数。前者是将数据从前往后读取并顺序打包,后者则要进行乱序处理————即将读取的数据进行乱序后在组成批次。
- 训练时我往往都是使用shuffle_batch函数,但是这次我在验证集上预调好模型并freeze模型后我需要在测试集上进行测试。此时我需要将数据的标签和inference后的结果进行一一对应。 此时数据出现的顺序是十分重要的,这保证我们的产品在上线前的测试集中能准确get到每个数据和inference后结果的差距 而在验证集中我们不太关心数据原有的标签和inference后的真实值,我们往往只是需要让这两个数据一一对应,关于数据出现的顺序我们并不关心。
- 此时我们一般使用tf.train.batch函数将tf.Reader读取的值进行顺序打包即可。
然而tf.train.batch函数往往会有偶尔乱序的情况
- 我们将csv文件中每个数据样本从上往下依次进行标号,我们在使用tf.trian.batch函数依次进行读取,如果我们读取的数据编号乱序了,则表明tf.train.batch函数有偶尔乱序的状况。
源程序文件下载
test_tf_train_batch.csv
import tensorflow as tf
BATCH_SIZE = 400
NUM_THREADS = 2
MAX_NUM = 500
def read_data(file_queue):
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
key, value = reader.read(file_queue)
defaults = [[0], [0.], [0.]]
NUM, C, Tensile = tf.decode_csv(value, defaults)
vertor_example = tf.stack([C])
vertor_label = tf.stack([Tensile])
vertor_num = tf.stack([NUM])
return vertor_example, vertor_label, vertor_num
def create_pipeline(filename, batch_size, num_threads):
file_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # 设置文件名队列
example, label, no = read_data(file_queue) # 读取数据和标签
example_batch, label_batch, no_batch = tf.train.batch(
[example, label, no], batch_size=batch_size, num_threads=num_threads, capacity=MAX_NUM)
return example_batch, label_batch, no_batch
x_train_batch, y_train_batch, no_train_batch = create_pipeline('test_tf_train_batch.csv', batch_size=BATCH_SIZE,
num_threads=NUM_THREADS)
init_op = tf.global_variables_initializer()
local_init_op = tf.local_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(local_init_op)
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
example, label, num = sess.run([x_train_batch, y_train_batch, no_train_batch])
print(example)
print(label)
print(num)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
实验结果
我们将csv文件中的真实Tensile值放在第一列,将使用tf.train.batch函数得到的Tensile和no分别放在第二列和第三列
0.830357143 | [ 0.52678573] | [ 66] |
0.526785714 | [ 0.83035713] | [ 65] |
0.553571429 | [ 0.4375 ] | [ 68] |
0.4375 | [ 0.5535714 ] | [ 67] |
0.517857143 | [ 0.33035713] | [ 70] |
0.330357143 | [ 0.51785713] | [ 69] |
0.482142857 | [ 0.6785714 ] | [ 72] |
0.678571429 | [ 0.48214287] | [ 71] |
0.419642857 | [ 0.02678571] | [ 74] |
0.026785714 | [ 0.41964287] | [ 73] |
0.401785714 | [ 0.4017857 ] | [ 75] |
解决方案
- 将测试集中所有样本数据加NO顺序标签列