本人初學Tensorflow，在學習完用MNIST資料集訓練簡單的MLP、自編碼器、CNN後，想著自己能不能做一個數據集，並用卷積神經網路訓練，所以在網上查了一下資料，發現可以使用標準的TFrecords格式。但是，遇到了問題，製作好的TFrecords的資料集，執行的時候報錯，網上沒有找到相關的方法。後來我自己找了個方法解決了。如果有人有更好的方法，可以交流一下。

1. 準備資料

我準備的是貓和狗兩個類別的圖片,分別存放在D盤train_data資料夾下，如下圖：

2. 製作tfrecords檔案

程式碼起名為make_own_data.py
tfrecord會根據你選擇輸入檔案的類，自動給每一類打上同樣的標籤。

程式碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: caokai
"""

import os 
import tensorflow as tf 
from PIL import Image  
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
 
cwd='D:/train_data/'
classes={'dog','cat'}  #人為設定2類
writer= tf.python_io.TFRecordWriter("dog_and_cat_train.tfrecords") #要生成的檔案
 
for index,name in enumerate(classes):
    class_path=cwd+name+'/'
    for img_name in os.listdir(class_path): 
        img_path=class_path+img_name #每一個圖片的地址
 
        img=Image.open(img_path)
        img= img.resize((128,128))
        img_raw=img.tobytes()#將圖片轉化為二進位制格式
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
            'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
        })) #example物件對label和image資料進行封裝
        writer.write(example.SerializeToString())  #序列化為字串
 
writer.close()
 

這樣就‘狗’和‘貓’的圖片打上了兩類資料0和1，並且檔案儲存為dog_and_cat_train.tfrecords，你會發現自己的python程式碼所在的資料夾裡有了這個檔案。

3. 讀取tfrecords檔案

將圖片和標籤讀出，圖片reshape為128x128x3。
讀取程式碼單獨作為一個檔案，起名為ReadMyOwnData.py

程式碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
tensorflow : read my own dataset
@author: caokai
"""

import tensorflow as tf

def read_and_decode(filename): # 讀入dog_train.tfrecords
    filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])#生成一個queue佇列
 
    reader = tf.TFRecordReader()
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)#返回檔名和檔案
    features = tf.parse_single_example(serialized_example,
                                       features={
                                           'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                           'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                                       })#將image資料和label取出來
 
    img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
    img = tf.reshape(img, [128, 128, 3])  #reshape為128*128的3通道圖片
    img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 #在流中丟擲img張量
    label = tf.cast(features['label'], tf.int32) #在流中丟擲label張量
    return img, label
 

4. 使用卷積神經網路訓練

這一部分Python程式碼起名為dog_and_cat_train.py

4.1 定義好卷積神經網路的結構

要把我們讀取檔案的ReadMyOwnData匯入，這邊權重初始化使用的是tf.truncated_normal，兩次卷積操作，兩次最大池化，啟用函式ReLU，全連線層，最後y_conv是softmax輸出的二類問題。損失函式用交叉熵，優化演算法Adam。

卷積部分程式碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: caokai
"""
import tensorflow as tf 
import numpy as np
import ReadMyOwnData

batch_size = 50

#initial weights
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev = 0.1)
    return tf.Variable(initial)
#initial bias
def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

#convolution layer
def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')

#max_pool layer
def max_pool_4x4(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,4,4,1], strides=[1,4,4,1], padding='SAME')

x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size,128,128,3])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size,1])

#first convolution and max_pool layer
W_conv1 = weight_variable([5,5,3,32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_4x4(h_conv1)

#second convolution and max_pool layer
W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_4x4(h_conv2)

#變成全連線層，用一個MLP處理
reshape = tf.reshape(h_pool2,[batch_size, -1])
dim = reshape.get_shape()[1].value
W_fc1 = weight_variable([dim, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, W_fc1) + b_fc1)

#dropout
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

W_fc2 = weight_variable([1024,2])
b_fc2 = bias_variable([2])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

#損失函式及優化演算法
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

4.2 訓練

從自己的資料集中讀取資料，並初始化訓練

image, label = ReadMyOwnData.read_and_decode("dog_and_cat_train.tfrecords")
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
coord=tf.train.Coordinator()
threads= tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

在feed資料進行訓練時，嘗試網上其他文章，遇到如下錯誤：

Cannot feed value of shape (128, 128, 3) for Tensor u'Placeholder_12:0', which has shape '(50, 128, 128, 3)'

或者如下錯誤：

TypeError：The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays.

我嘗試了一下，程式碼寫成下面這樣可以通過：

example = np.zeros((batch_size,128,128,3))
l = np.zeros((batch_size,1))

try:
    for i in range(20):        
        for epoch in range(batch_size):
            example[epoch], l[epoch] = sess.run([image,label])#在會話中取出image和label           
        train_step.run(feed_dict={x: example, y_: l, keep_prob: 0.5})        
    print(accuracy.eval(feed_dict={x: example, y_: l, keep_prob: 0.5})) #eval函式類似於重新run一遍，驗證，同時修正

except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('done!')
finally:
    coord.request_stop()
coord.join(threads)

如果有更好更高效的讀入tfrecords資料集並訓練CNN的方法，可以交流一下。