tf.train.slice_input_producer,tf.train.string_input_producer两种队列批量读取方式

一.tf.train.slice_input_producer()

    tf.train.slice_input_producer([image,label],num_epochs=10),随机产生一个图片和标签,num_epochs=10,则表示把所有的数据过10遍，使用完所有的图片数据为一个epoch,这是重复使用10次。上面的用法表示你的数据集和标签已经全部加载到内存中了，如果数据集非常庞大，我们通过这个函数也可以只加载图片的路径，放入图片的path，注意path必须是一个list或者tensorlist.见下面代码实例

# -*- coding: utf-8 -*-
”“”
Created on Mon Mar 26 22:02:22 2018
@author: Administrator
“”“
import tensorflow as tf
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import time
 
datapath=r’/media/wsw/文档/pythonfile_withpycharm/SVMLearning/faceLibrary/人脸库/ORL/’
imgpath = glob.glob(datapath+‘*.bmp’)
# 将路径转化成张量形式
imgpath = tf.convert_to_tensor(imgpath)
 
# 产生一个队列每次随机产生一张图片地址
# 注意这里要放在数组里面
 
image = tf.train.slice_input_producer([imgpath])
# 得到一个batch的图片地址
# 由于tf.train.slice_input_producer()函数默认是随机产生一个实例
# 所以在这里直接使用tf.train.batch()直接获得一个batch的数据即可
# 没有必要再去使用tf.trian.shuffle_batch() 速度会慢
img_batch = tf.train.batch([image],batch_size=20,capacity=100)
 
with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    thread = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)
    i = 0
    try:
        while not coord.should_stop():
            imgs = sess.run(img_batch)
            print(imgs)
            fig = plt.figure()
            for i,path in enumerate(imgs):
                img = plt.imread(path[0].decode(‘utf-8’))
                axes = fig.add_subplot(5,4,i+1)
                axes.imshow(img)
                axes.axis(‘off’)
            plt.ion()
            plt.show()
            time.sleep(1)
            plt.close()
            i+=1
            if i%10==0:
                break
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        pass
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(thread)
 
 
 

注意路径此时被加载成二进制编码格式了。

二.批量读取图片数据

    使用tf.train.slice_input_producer([path]),也可以批量读取图片，得到每个图片的路径后，我们可以加载图片并解码成三维数组的形式（图像的深度必须是3通道或者4通道，笔者实验灰度图像，一直不成功）。当使用tf.train.slice_input_producer()时，加载图片数据的reader使用tf.read_file(filename),直接读取。注意图片记得resize().见下面代码：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 27 14:18:34 2018
@author: wsw
"""
 
# 用于通过读取图片的path,然后解码成图片数组的形式，最后返回batch个图片数组
import glob
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
 
path_list = r'/media/wsw/文档/pythonfile_withpycharm/SVMLearning/faceLibrary/人脸库/Yale2/'
img_path = glob.glob(path_list+'*.bmp')
img_path = tf.convert_to_tensor(img_path,dtype=tf.string)
 
# 这里img_path,不放在数组里面
# num_epochs = 1,表示将文件下所有的图片都使用一次
# num_epochs和tf.train.slice_input_producer()中是一样的
# 此参数可以用来设置训练的 epochs
image = tf.train.slice_input_producer([img_path],num_epochs=1)
 
 
# load one image and decode img
def load_img(path_queue):
    # 创建一个队列读取器，然后解码成数组
#    reader = tf.WholeFileReader()
#    key,value = reader.read(path_queue)
    file_contents = tf.read_file(path_queue[0])
    img = tf.image.decode_bmp(file_contents,channels=1)
  # 这里很有必要，否则会出错
    # 感觉这个地方貌似只能解码3通道以上的图片
    img = tf.image.resize_images(img,size=(100,100))
    # img = tf.reshape(img,shape=(50,50,4))
    return img
   
img = load_img(image)
print(img.shape)
image_batch = tf.train.batch([img],batch_size=20)
 
with tf.Session() as sess:
    
    # initializer for num_epochs
    tf.local_variables_initializer().run()
    coord = tf.train.Coordinator()
    thread = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)
    try:
        while not coord.should_stop():
            imgs = sess.run(image_batch)
            print(imgs.shape)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('done')
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(thread)

三.使用tf.train.string_input_producer()

    tf.train.string_input_producer(path),传入路径时，不需要放入list中。然后加载图片的reader是tf.WholeFileReader(),其他地方和tf.train.slice_input_producer()函数用法基本类似。见代码：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 27 14:18:34 2018
@author: wsw
"""
 
# 用于通过读取图片的path,然后解码成图片数组的形式，最后返回batch个图片数组
import glob
import tensorflow as tf
 
path_list = r'/media/wsw/文档/pythonfile_withpycharm/SVMLearning/faceLibrary/人脸库/Yale2/'
img_path = glob.glob(path_list+'*.bmp')
img_path = tf.convert_to_tensor(img_path,dtype=tf.string)
 
# 这里img_path,不放在数组里面
# num_epochs = 1,表示将文件下所有的图片都使用一次
# num_epochs和tf.train.slice_input_producer()中是一样的
# 此参数可以用来设置训练的 epochs
image = tf.train.string_input_producer(img_path,num_epochs=1)
 
 
# load one image and decode img
def load_img(path_queue):
    # 创建一个队列读取器，然后解码成数组
    reader = tf.WholeFileReader()
    key,value = reader.read(path_queue)
    img = tf.image.decode_bmp(value,channels=3)
  # 这里很有必要，否则会出错
    # 感觉这个地方貌似只能解码3通道以上的图片
    # img = tf.image.resize_images(img,size=(100,100))
    img = tf.reshape(img,shape=(224,224,3))
    return img
   
img = load_img(image)
print(img.shape)
image_batch = tf.train.batch([img],batch_size=20)
 
with tf.Session() as sess:
    
    # initializer for num_epochs
    tf.local_variables_initializer().run()
    coord = tf.train.Coordinator()
    thread = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)
    try:
        while not coord.should_stop():
            imgs = sess.run(image_batch)
            print(imgs.shape)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('done')
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(thread)