目录

一、tf.slice_input_producer（）

二、tf.train.batch（）& tf.train.shuffle_batch（）

三、batch的使用方法

四、 简单生成Batch的方法

---

学习神经网络的时候，网上的数据集已经分割成了batch，训练的时候直接使用batch.next()就可以获取batch，但是有的时候需要使用自己的数据集，然而自己的数据集不是batch形式，就需要将其转换为batch形式，本文将介绍一个将数据打包成batch的方法。

一、tf.slice_input_producer（）

首先需要讲解两个函数,第一个函数是 ：tf.slice_input_producer（），这个函数的作用是从输入的tensor_list按要求抽取一个tensor放入文件名队列，下面解释下各个参数：

tf.slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,
                         capacity=32, shared_name=None, name=None)

• tensor_list 这个就是输入，格式为tensor的列表；一般为[data, label]，即由特征和标签组成的数据集
• num_epochs 这个是你抽取batch的次数，如果没有给定值，那么将会抽取无数次batch（这会导致你训练过程停不下来），如果给定值，那么在到达次数之后就会报OutOfRange的错误
• shuffle 是否随机打乱，如果为False，batch是按顺序抽取；如果为True，batch是随机抽取
• seed 随机种子
• capcity 队列容量的大小，为整数
• name 名称

举个例子：我的data的shape为（4000,10），label的shape为（4000,2），运行下面这行代码

input_queue = tf.train.slice_input_producer([data, label], num_epochs=1, shuffle=True, capacity=32 )

结果如图，可以看出返回值为一个包含两组数据的list，每个list的shape与输入的data和label的shape对应

二、tf.train.batch（）& tf.train.shuffle_batch（）

第二个函数为:tf.train.batch()，tf.train.shuffle_batch（）,这个函数的作用为生成大小为batch_size的tensor,下面解释下各个参数：

tf.train.batch([data, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,num_threads=num_thread,allow_smaller_final_batch= True)
tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,num_threads=num_thread,allow_smaller_final_batch=True)

• [data，label] 输入的样本和标签
• batch_size batch的大小
• capcity 队列的容量
• num_threads 线程数，使用多少个线程来控制整个队列
• allow_smaller_final_batch 这个是当最后的几个样本不够组成一个batch的时候用的参数，如果为True则会重新组成一个batch

下面给出生成batch的函数，由上面两个函数组成：

def get_Batch(data, label, batch_size):
    print(data.shape, label.shape)
    input_queue = tf.train.slice_input_producer([data, label], num_epochs=1, shuffle=True, capacity=32 ) 
    x_batch, y_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=32, allow_smaller_final_batch=False)
    return x_batch, y_batch

还是同样的输入，batch_size设为2000，看下运行后的返回值的shape：

可以发现，返回是样本数目为2000的tensor,也就是达到了将自己的数据打包成batch的功能

三、batch的使用方法

生成batch只完成了一半，后面的使用方法也比较复杂，直接上一个完整的程序来讲解会方便理解一些：下面代码构建了一个单层感知机，对数据进行分类，主要看一下训练过程中如何使用生成好了的batch，具体细节都写在注释里面了。

import tensorflow as tf
import scipy.io as sio
import numpy as np


def get_Batch(data, label, batch_size):
    print(data.shape, label.shape)
    input_queue = tf.train.slice_input_producer([data, label], num_epochs=1, shuffle=True, capacity=32 ) 
    x_batch, y_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=32, allow_smaller_final_batch=False)
    return x_batch, y_batch


data = sio.loadmat('data.mat')
train_x = data['train_x']
train_y = data['train_y']
test_x = data['test_x']
test_y = data['test_y']

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

w = tf.Variable(tf.truncated_normal([10, 2], stddev=0.1))
b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2], stddev=0.1))
pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)

loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(pred), reduction_indices=[1]))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(2e-5).minimize(loss)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(pred, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32), name='evaluation')

x_batch, y_batch = get_Batch(train_x, train_y, 1000)
# 训练
with tf.Session() as sess:
    #初始化参数
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    # 开启协调器
    coord = tf.train.Coordinator()
    # 使用start_queue_runners 启动队列填充
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)
    epoch = 0
    try:
        while not coord.should_stop():
            # 获取训练用的每一个batch中batch_size个样本和标签
            data, label = sess.run([x_batch, y_batch])
            sess.run(optimizer, feed_dict={x: data, y: label})
            train_accuracy = accuracy.eval({x: data, y: label})
            test_accuracy = accuracy.eval({x: test_x, y: test_y})
            print("Epoch %d, Training accuracy %g, Testing accuracy %g" % (epoch, train_accuracy, test_accuracy))
            epoch = epoch + 1
    except tf.errors.OutOfRangeError:  # num_epochs 次数用完会抛出此异常
        print("---Train end---")
    finally:
        # 协调器coord发出所有线程终止信号
        coord.request_stop()
        print('---Programm end---')
    coord.join(threads)  # 把开启的线程加入主线程，等待threads结束

总共训练的次数为（样本数目/batch_size）*num_epochs

四、 简单生成Batch的方法

最近发现了一种简单生生成batch的方法，实现简单，操作方便，就是时间复杂度可能高了一点，直接上代码。通过np.random.choice方法每次在范围[0, len(all_data))内抽取大小为size的索引。然后通过这部分索引构建batch。

epoch = 150
for i in tqdm(range(epoch)):
    # 在total_train_xs, total_train_ys数据集中随机抽取batch_size个样本出来
    # 作为本轮迭代的训练数据batch_xs, batch_ys
    batch_size = 1000
    sample_idxs = np.random.choice(range(len(all_data)), size=batch_size)
    batch_xs = []
    batch_ys = []

    val_sample_idxs = np.random.choice(range(len(all_data)), size=batch_size)
    val_batch_xs = []
    val_batch_ys = []

    for j in range(batch_size):
        train_id = sample_idxs[j]
        batch_xs.append(all_data[train_id])
        batch_ys.append(all_label[train_id])

        val_id = val_sample_idxs[j]
        val_batch_xs.append(all_data[val_id])
        val_batch_ys.append(all_label[val_id])

    batch_xs = np.array(batch_xs)
    batch_ys = np.array(batch_ys)
    val_batch_xs = np.array(val_batch_xs)
    val_batch_ys = np.array(val_batch_ys)


    # 喂训练数据进去训练
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
    if i % 50 == 0:
        y_train_pred = np.array(sess.run(y, feed_dict={x: batch_xs})).reshape(len(batch_xs))
        y_pred = np.array(sess.run(y, feed_dict={x: val_batch_xs})).reshape(len(val_batch_xs))
        # draw(y_test, y_pred)
        print("Iteration %d, train RMSE %f, val RMSE %f" % (i, calcaulateRMSE(batch_ys, y_train_pred), calcaulateRMSE(val_batch_ys, y_pred)))