Tensorflow Dataset API详解

Tensorflow是一个十分受欢迎的深度学习框架。为了提高框架的性能和易使用性，随着版本的迭代，tensorflow逐步添加了许多高级API。这些高级API中，有一部分是对原来API的更高级封装，还有一部分就是为了提高性能（取代旧API）而开发出来的新API。其中，Dataset API和Estimator API是TensorFlow 1.3 中引入的高级API，官方文档也推荐用户使用它们创建模型。

• Datasets：一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。The Dataset API has methods to load and manipulatedata,and feed it into your model. The Datasets API meshes well with the Estimators API.
• Estimators:用来表示一个完整的 TensorFlow 模型。The Estimator API provides methods to train the model, to judgethe model's accuracy, and to generate predictions.

下图是tensorflow API的完整架构图：

在TensorFlow 1.3以前的版本中总体来说有两种读取数据方法：

• 使用placeholder和feed_dict读内存中的数据
• 使用queue pipeline(队列式管道)读取硬盘中的数据（原理介绍可以参考这篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制）

Dataset API是从 TensorFlow 1.3开始添加新的输入管道。使用此 API 的性能要比使用 feed_dict 或队列式管道的性能高得多，而且此 API 更简洁，使用起来更容易。在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的：tf.contrib.data.Dataset，而在TensorFlow 1.4中则是tf.data.Dataset。

 Datasets API是由以下图中所示的类组成：

其中：

• Dataset: Base class containing methods tocreate and transform datasets. Also allows you to initialize a dataset from data in memory, or from a Python generator.
• TextLineDataset: Reads lines from text files(txt,csv...).
• TFRecordDataset: Reads records from TFRecord files.
• FixedLengthRecordDataset: Reads fixed size records from binary files.
• Iterator: Provides a way to access one data set element at a time.

总之， Datasets API实现了从内存或者硬盘文件中加载数据组成数据集，同时对数据集进行一系列变换操作，最终将数据集提供给其他API使用的一系列功能。下面，本文就将从这三个方面对Datasets API进行介绍。

1. 加载数据形成数据集

 （1）从内存或迭代器中加载数据：

 A single element of a Dataset contains one or more tf.Tensor objects, called components.Which may be a single tensor,

a tuple of tensors, or a nested tuple of tensors. And in a