下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
CIFAR-10是由Hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。它一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车（truck）。图片的尺寸为 32×32，数据集中一共有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片。CIFAR-10的图片样例如图2-1所示。
图2-1 CIFAR-10数据集的图片样例
与MNIST数据集相比，CIFAR-10具有以下不同点：
●CIFAR-10是3通道的彩色RGB图像，而MNIST是灰度图像。
●CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32，而 MNIST 的图片尺寸为 28×28，比MNIST稍大。
●相比于手写字符，CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体，不仅噪声很大，而且物体的比例、特征都不尽相同，这为识别带来很大困难。直接的线性模型如Softmax在CIFAR-10上表现得很差。
本章将以CIFAR-10为例，介绍深度图像识别的基本方法。本章代码中的一部分来自于TensorFlow的官方示例，如表2-1所示。
表2-1 TensorFlow官方示例的CIFAR-10代码文件
除了以上官方提供的文件外，本书还额外编写了三个文件，如表2-2所示。
表2-2 本书中额外提供的三个文件
运行cifar10_download.py程序就可以下载CIFAR-10数据集的全部数据：
这段程序会把 CIFAR-10 数据集下载到目录 cifar10_data/中。在 cifar10模块中，预先使用语句 tf.app.flags.DEFINE_string（′data_dir′，′/tmp/cifar10_data′，″″″Path to the CIFAR-10 data directory.″″″）定义了默认的data_dir 是/tmp/cifar10_data，也就是把数据集下载到目录/tmp/cifar10_data中。本书做了简单修改，即使用FLAGS=tf.app.flags.FLAGS、FLAGS.data_dir=′cifar10_data/′两条语句把待下载目录修改为cifar10_data/。
cifar10.maybe_download_and_extract（）函数会自动检测数据集有没有下载，如果下载过则直接跳过，不做操作，如果之前没有下载就会自动下载数据集并解压缩。
等待一段时间后，系统会输出：“Successfully downloaded cifar-10-binary.tar.gz 170052171 bytes.”。这表明下载成功了。此时打开文件夹cifar10_data/，会看到一个cifar-10-binary.tar.gz文件，是数据集原始的压缩包；还有一个cifar-10-batches-bin文件夹，是压缩包解压后的结果。
打开 cifar10_data/cifar-10-batches-bin/文件夹，一共有 8 个文件，是CIFAR-10的全部数据，文件名及用途如表2-3所示。
表2-3 CIFAR-10数据集的数据文件名及用途
在讲解如何用TensorFlow读取CIFAR-10数据之前，作为基础，先来简单介绍TensorFlow中数据读取的基本机制。
首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用图2-2来表示。
图2-2 图像的数据读取过程
假设硬盘中有一个图片数据集0001.jpg、0002.jpg、0003.jpg……只需要把它们读取到内存中，然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了。这听起来很容易，但事实远没有那么简单。 事实上，必须先读入数据后才能进行计算，假设读入用时 0.1s ，计算用时 0.9s ，那么就意味着每过 1s ， GPU 都会有 0.1s 无事可做，这大大降低了运算的效率。
如何解决这个问题？方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如图2-3所示。
图2-3 改进的读取方式：先将图片读取到内存队列中
读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队列中取就可以了。这样可以解决GPU因为I/O而空闲的问题！
而在 TensorFlow 中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列”。
为什么要添加这一层文件名队列呢？首先需要了解机器学习中的一个概念：epoch。对于一个数据集来讲，运行一个 epoch 就是将这个数据集中的图片全部计算一遍。如果一个数据集中有三张图片 A.jpg、B.jpg、C.jpg，那么运行一个 epoch 就是指对 A、B、C 三张图片都计算一遍。两个 epoch就是指先对 A、B、C 各计算一遍，然后再全部计算一遍，也就是说每张图片都计算了两遍。
TensorFlow 使用“文件名队列+内存队列”双队列的形式读入文件，可以很好地管理 epoch。下面用图片的形式来说明这个机制的运行方式。如图2-4所示，还是以数据集A.jpg、B.jpg、C.jpg为例，假定要运行一个epoch，那么就在文件名队列中把A、B、C各放入一次，并在之后标注队列结束。
图2-4 TensorFlow中的文件名队列和内存队列
程序运行后，内存队列首先读入A（此时A从文件名队列中出队），如图2-5所示。
图2-5 读入A
再依次读入B和C，如图2-6所示。
图2-6 读入B和C
此时，如果再尝试读入，由于系统检测到了“结束”，就会自动抛出一个异常（OutOfRange）。外部捕捉到这个异常后就可以结束程序了。这就是TensorFlow中读取数据的基本机制。如果要运行2个epoch而不是1个epoch，则只要在文件名队列中将A、B、C依次放入两次再标记结束就可以了。
如何在TensorFlow中创建上述的两个队列呢？
对于文件名队列，使用 tf.train.string_input_producer 函数。这个函数需要传入一个文件名list，系统会自动将它转为一个文件名队列。
此外，tf.train.string_input_producer 还有两个重要的参数：一个是num_epochs，它就是上文中提到的epoch数；另外一个是shuffle，shuffle是指在一个 epoch 内文件的顺序是否被打乱。若设置 shuffle=False，如图 2-7所示，每个 epoch 内，数据仍然按照 A、B、C的顺序进入文件名队列，这个顺序不会改变。
图2-7 shuffle=False时的数据读取顺序
如果设置 shuffle=True，那么在一个 epoch 内，数据的前后顺序就会被打乱，如图2-8所示。
图2-8 shuffle=True时的数据读取顺序
在 TensorFlow 中，内存队列不需要自己建立，只需要使用 reader 对象从文件名队列中读取数据就可以了，具体实现可以参考下面的实战代码。
除了 tf.train.string_input_producer 外，还要额外介绍一个函数：tf.train.start_queue_runners。初学者会经常在代码中看到这个函数，但往往很难理解它的用处。有了上面的铺垫后，就可以解释这个函数的作用了。
在使用 tf.train.string_input_producer 创建文件名队列后，整个系统其实还处于“停滞状态”，也就是说，文件名并没有真正被加入队列中，如图2-9所示。如果此时开始计算，因为内存队列中什么也没有，计算单元就会一直等待，导致整个系统被阻塞。
图2-9 未调用
而使用tf.train.start_queue_runners之后，才会启动填充队列的线程，这时系统就不再“停滞”。此后，计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序也就运行起来了，这就是函数tf.train.start_queue_runners的用处。
下面用一个具体的例子体会 TensorFlow 中的数据读取（对应的程序为test.py）。如图 2-10 所示，假设在当前文件夹中已经有 A.jpg、B.jpg、C.jpg三张图片，希望读取这三张图片的 5 个 epoch 并且把读取的结果重新存到read文件夹中。
图2-10 当前文件夹中包含的文件
代码如下（对应的文件为test.py）：
这里使用filename_queue=tf.train.string_input_producer（filename，shuffle=False，num_epochs=5）建立了一个会运行5个epoch的文件名队列。并使用reader读取，reader每次读取一张图片并保存。
运行代码后（程序最后会抛出一个 OutOfRangeError 异常，不必担心，这就是epoch跑完，队列关闭的标志），得到read文件夹中的图片，正好是按顺序的5个epoch，如图2-11所示。
如果设置 filename_queue=tf.train.string_input_producer（filename，shuffle=False，num_epochs=5）中的shuffle=True，那么在每个epoch内图像会被打乱，如图2-12所示。
图2-11 shuffle=False时读取出的5个
图2-12 shuffle=True时读取出的5个epoch
这里只是用三张图片举例，实际应用中一个数据集肯定不止 3 张图片，不过涉及的原理都是共通的。
介绍了TensorFlow的数据读取的基本原理，再来看如何读取CIFAR-10数据。在CIFAR-10数据集中，文件data_batch_1.bin、data_batch_2.bin、……、data_batch_5.bin和test_batch.bin中各有10000个样本。一个样本由3073个字节组成，第一个字节为标签（label），剩下3072个字节为图像数据
。如下所示：
样本和样本之间没有多余的字节分割，因此这几个二进制文件的大小都是30730000字节。
如何用TensorFlow读取CIFAR-10数据呢？步骤与第2.1.3节类似：
●第一步，用tf.train.string_input_producer建立队列。
●第二步，通过reader.read读数据。在第2.1.3节中，一个文件就是一张图片，因此用的reader是tf.WholeFileReader（）。CIFAR-10数据是以固定字节存在文件中的，一个文件中含有多个样本，因此不能使用tf.WholeFileReader（），而是用tf.FixedLengthRecordReader（）。
●第三步，调用tf.train.start_queue_runners。
●最后，通过sess.run（）取出图片结果。
遵循上面的步骤，本节会做一个实验：将CIFAR-10数据集中的图片读取出来，并保存为.jpg 格式。对应的程序为 cifar10_extract.py。读者现在就可以在这个代码里查找，看步骤中的 tf.train.string_input_producer、tf.FixedLengthRecordReader（）、tf.train.start_queue_runners、sess.run（）都在什么地方。
按照程序的执行顺序来看：
inputs_origin是一个函数。这个函数中包含了前两个步骤，tf.train.string_input_producer和使用reader。函数的返回值reshaped_image是一个Tensor，对应一张训练图像。下面要做的并不是直接运行sess.run（reshaped_image），而是使用 threads=tf.train.start_queue_runners（sess=sess）。只有调用过tf.train.start_queue_runners后，才会让系统中的所有队列真正地“运行”，开始从文件中读数据。如果不调用这条语句，系统将会一直等待。
最后用sess.run（reshaped_image）取出训练图片并保存。此程序一共在文件夹cifar10_data/raw/中保存了30张图片。读者可以打开该文件夹，看到原始的CIFAR-10训练图片，如图2-13所示。
图2-13 cifar10_data/raw/目录下保
再回过头来看inputs_origin函数：
tf.train.string_input_producer（filenames）创建了一个文件名队列，其中filenames是一个列表，包含从data_batch_1.bin到data_batch_5.bin一共5个文件名。这正好对应了 CIFAR-10 的训练集。cifar10_input.read_cifar10 （filename_queue）对应“使用reader”的步骤。为此需要查看cifar10_input.py中的read_cifar10函数，其中关键的代码如下：
语句 tf.FixedLengthRecordReader（record_bytes=record_bytes）创建了一个reader，它每次在文件中读取 record_bytes 字节的数据，直到文件结束。结合代码，record_bytes就等于1+32*32*3，即3073，正好对应CIFAR-10中一个样本的字节长度。使用 reader.read（filename_queue）后，reader 从之前建立好的文件名队列中读取数据（以Tensor的形式）。简单处理结果后由函数返回。至此，读者应当对CIFAR-10数据的读取流程及TensorFlow的读取机制相当熟悉了。