PaddlePaddle的基本數據格式

根據官網的資料，總結出PaddlePaddle支持多種不同的數據格式，包括四種數據類型和三種序列格式：

四種數據類型：

dense_vector：稠密的浮點數向量。
sparse_binary_vector：稀疏的二值向量，即大部分值為0，但有值的地方必須為1。
sparse_float_vector：稀疏的向量，即大部分值為0，但有值的部分可以是任何浮點數。
integer：整型格式
api如下：

paddle.v2.data_type.dense_vector(dim, seq_type=0)
說明：稠密向量，輸入特征是一個稠密的浮點向量。舉個例子，手寫數字識別里的輸入圖片是28*28的像素，Paddle的神經網絡的輸入應該是一個784維的稠密向量。
參數：
dim(int) 向量維度
seq_type(int)輸入的序列格式
返回類型：InputType
paddle.v2.data_type.sparse_binary_vector(dim, seq_type=0)
說明：稀疏的二值向量。輸入特征是一個稀疏向量，這個向量的每個元素要么是0,要么是1
參數：同上
返回類型：同上
paddle.v2.data_type.sparse_vector(dim, seq_type=0)
說明：稀疏向量，向量里大多數元素是0，其他的值可以是任意的浮點值
參數：同上
返回類型：同上
paddle.v2.data_type.integer_value(value_range, seq_type=0)
說明：整型格式
參數：　　
seq_type(int)：輸入的序列格式
value_range(int)：每個元素的范圍
返回類型：InputType
三種序列格式：

SequenceType.NO_SEQUENCE：不是一條序列
SequenceType.SEQUENCE：是一條時間序列
SequenceType.SUB_SEQUENCE： 是一條時間序列，且序列的每一個元素還是一個時間序列。
api如下：

paddle.v2.data_type.dense_vector_sequence(dim, seq_type=0)
說明：稠密向量的序列格式
參數：dim(int)：稠密向量的維度
返回類型：InputType
paddle.v2.data_type.sparse_binary_vector_sequence(dim, seq_type=0)
說明：稀疏的二值向量序列。每個序列里的元素要么是0要么是1
參數：dim(int)：稀疏向量的維度
返回類型：InputType
paddle.v2.data_type.sparse_non_value_slot(dim, seq_type=0)
說明：稀疏的向量序列。每個序列里的元素要么是0要么是1
參數：
dim(int)：稀疏向量的維度
seq_type(int)：輸入的序列格式
返回類型：InputType
paddle.v2.data_type.sparse_value_slot(dim, seq_type=0)
說明：稀疏的向量序列，向量里大多數元素是0，其他的值可以是任意的浮點值
參數：
dim(int)：稀疏向量的維度
seq_type(int)：輸入的序列格式
返回類型：InputType
paddle.v2.data_type.integer_value_sequence(value_range, seq_type=0)
說明：value_range(int)：每個元素的范圍
　　不同的數據類型和序列模式返回的格式不同，如下表：

其中f表示浮點數，i表示整數

注意：對sparse_binary_vector和sparse_float_vector，PaddlePaddle存的是有值位置的索引。例如，

對一個5維非序列的稀疏01向量 [0, 1, 1, 0, 0] ，類型是sparse_binary_vector，返回的是 [1, 2] 。(因為只有第1位和第2位有值)
對一個5維非序列的稀疏浮點向量 [0, 0.5, 0.7, 0, 0] ，類型是sparse_float_vector，返回的是 [(1, 0.5), (2, 0.7)] 。（因為只有第一位和第二位有值，分別是0.5和0.7）

PaddlePaddle的數據讀取方式

我們了解了上文的四種基本數據格式和三種序列模式后，在處理自己的數據時可以根據需求選擇，但是處理完數據后如何把數據放到模型里去訓練呢？我們知道，基本的方法一般有兩種：

一次性加載到內存：模型訓練時直接從內存中取數據，不需要大量的IO消耗，速度快，適合少量數據。
加載到磁盤/HDFS/共享存儲等：這樣不用占用內存空間，在處理大量數據時一般采取這種方式，但是缺點是每次數據加載進來也是一次IO的開銷，非常影響速度。

在PaddlePaddle中我們可以有三種模式來讀取數據：分別是reader、reader creator和reader decorator,這三者有什么區別呢？

reader：從本地、網絡、分布式文件系統HDFS等讀取數據，也可隨機生成數據，并返回一個或多個數據項。

reader creator：一個返回reader的函數。

reader decorator：裝飾器，可組合一個或多個reader。

reader

我們先以reader為例，為房價數據（斯坦福吳恩達的公開課第一課舉例的數據）創建一個reader：

創建一個reader，實質上是一個迭代器，每次返回一條數據（此處以房價數據為例）

reader = paddle.dataset.uci_housing.train()

2. 創建一個shuffle_reader，把上一步的reader放進去，配置buf_size就可以讀取buf_size大小的數據自動做shuffle，讓數據打亂，隨機化

shuffle_reader = paddle.reader.shuffle(reader,buf_size= 100)

3.創建一個batch_reader，把上一步混洗好的shuffle_reader放進去，給定batch_size，即可創建。

batch_reader = paddle.batch(shuffle_reader,batch_size = 2)

這三種方式也可以組合起來放一塊：

reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(uci_housing.train(),buf_size = 100),batch_size=2)

可以以一個直觀的圖來表示：

從圖中可以看到，我們可以直接從原始數據集里拿去數據，用reader讀取，一條條灌倒shuffle_reader里，在本地隨機化，把數據打亂，做shuffle，然后把shuffle后的數據，一個batch一個batch的形式，批量的放到訓練器里去進行每一步的迭代和訓練。 流程簡單，而且只需要使用一行代碼即可實現整個過程。

reader creator

如果想要生成一個簡單的隨機數據，以reader creator為例：

def reader_creator():def reader():while True:yield numpy.random.uniform(-1,1,size=784)return reader

源碼見creator.py, 支持四種格式：np_array，text_file，RecordIO和cloud_reader

__all__ = ['np_array', 'text_file', "cloud_reader"]def np_array(x):"""Creates a reader that yields elements of x, if it is anumpy vector. Or rows of x, if it is a numpy matrix.Or any sub-hyperplane indexed by the highest dimension.:param x: the numpy array to create reader from.:returns: data reader created from x."""def reader():if x.ndim < 1:yield xfor e in x:yield ereturn readerdef text_file(path):"""Creates a data reader that outputs text line by line from given text file.Trailing new line ('\\\\n') of each line will be removed.:path: path of the text file.:returns: data reader of text file"""def reader():f = open(path, "r")for l in f:yield l.rstrip('\n')f.close()return readerdef recordio(paths, buf_size=100):"""Creates a data reader from given RecordIO file paths separated by ",",glob pattern is supported.:path: path of recordio files, can be a string or a string list.:returns: data reader of recordio files."""import recordio as recimport paddle.v2.reader.decorator as decimport cPickle as pickledef reader():if isinstance(paths, basestring):path = pathselse:path = ",".join(paths)f = rec.reader(path)while True:r = f.read()if r is None:breakyield pickle.loads(r)f.close()return dec.buffered(reader, buf_size)pass_num = 0def cloud_reader(paths, etcd_endpoints, timeout_sec=5, buf_size=64):"""Create a data reader that yield a record one by one fromthe paths::paths: path of recordio files, can be a string or a string list.:etcd_endpoints: the endpoints for etcd cluster:returns: data reader of recordio files... code-block:: pythonfrom paddle.v2.reader.creator import cloud_readeretcd_endpoints = "http://127.0.0.1:2379"trainer.train.(reader=cloud_reader(["/work/dataset/uci_housing/uci_housing*"], etcd_endpoints),)"""import osimport cPickle as pickleimport paddle.v2.master as masterc = master.client(etcd_endpoints, timeout_sec, buf_size)if isinstance(paths, basestring):path = [paths]else:path = pathsc.set_dataset(path)def reader():global pass_numc.paddle_start_get_records(pass_num)pass_num += 1while True:r, e = c.next_record()if not r:if e != -2:print "get record error: ", ebreakyield pickle.loads(r)return reader

reader decorator

如果想要讀取同時讀取兩部分的數據，那么可以定義兩個reader，合并后對其進行shuffle。如我想讀取所有用戶對比車系的數據和瀏覽車系的數據，可以定義兩個reader，分別為contrast()和view()，然后通過預定義的reader decorator緩存并組合這些數據，在對合并后的數據進行亂序操作。源碼見decorator.py

data = paddle.reader.shuffle(paddle.reader.compose(paddle.reader(contradt(contrast_path),buf_size = 100),paddle.reader(view(view_path),buf_size = 200),500)

這樣有一個很大的好處，就是組合特征來訓練變得更容易了！傳統的跑模型的方法是，確定label和feature，盡可能多的找合適的feature扔到模型里去訓練，這樣我們就需要做一張大表，訓練完后我們可以分析某些特征的重要性然后重新增加或減少一些feature來進行訓練，這樣我們有需要對原來的label-feature表進行修改，如果數據量小沒啥影響，就是麻煩點，但是數據量大的話需要每一次增加feature，和主鍵、label來join的操作都會很耗時，如果采取這種方式的話，我們可以對某些同一類的特征做成一張表，數據存放的地址存為一個變量名，每次跑模型的時候想選取幾類特征，就創建幾個reader，用reader decorator 組合起來，最后再shuffle灌倒模型里去訓練。這！樣！是！不！是！很！方！便！

如果沒理解，我舉一個實例，假設我們要預測用戶是否會買車，label是買車 or 不買車，feature有瀏覽車系、對比車系、關注車系的功能偏好等等20個，傳統的思維是做成這樣一張表：

如果想要減少feature_2,看看feature_2對模型的準確率影響是否很大，那么我們需要在這張表里去掉這一列，想要增加一個feature的話，也需要在feature里增加一列，如果用reador decorator的話，我們可以這樣做數據集：

把相同類型的feature放在一起，不用頻繁的join減少時間，一共做四個表，創建4個reador：

data = paddle.reader.shuffle(paddle.reader.compose(paddle.reader(table1(table1_path),buf_size = 100),paddle.reader(table2(table2_path),buf_size = 100),paddle.reader(table3(table3_path),buf_size = 100),paddle.reader(table4(table4_path),buf_size = 100),500)

如果新發現了一個特征，想嘗試這個特征對模型提高準確率有沒有用，可以再單獨把這個特征數據提取出來，再增加一個reader，用reader decorator組合起來，shuffle后放入模型里跑就行了。

PaddlePaddle的數據預處理實例

還是以手寫數字為例，對數據進行處理后并劃分train和test，只需要4步即可：

指定數據地址

import paddle.v2.dataset.common import subprocess import numpy import platform __all__ = ['train', 'test', 'convert']URL_PREFIX = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' TEST_IMAGE_URL = URL_PREFIX + 't10k-images-idx3-ubyte.gz' TEST_IMAGE_MD5 = '9fb629c4189551a2d022fa330f9573f3' TEST_LABEL_URL = URL_PREFIX + 't10k-labels-idx1-ubyte.gz' TEST_LABEL_MD5 = 'ec29112dd5afa0611ce80d1b7f02629c' TRAIN_IMAGE_URL = URL_PREFIX + 'train-images-idx3-ubyte.gz' TRAIN_IMAGE_MD5 = 'f68b3c2dcbeaaa9fbdd348bbdeb94873' TRAIN_LABEL_URL = URL_PREFIX + 'train-labels-idx1-ubyte.gz' TRAIN_LABEL_MD5 = 'd53e105ee54ea40749a09fcbcd1e9432'

2.創建reader creator

def reader_creator(image_filename, label_filename, buffer_size):# 創建一個readerdef reader():if platform.system() == 'Darwin':zcat_cmd = 'gzcat'elif platform.system() == 'Linux':zcat_cmd = 'zcat'else:raise NotImplementedError()m = subprocess.Popen([zcat_cmd, image_filename], stdout=subprocess.PIPE)m.stdout.read(16)l = subprocess.Popen([zcat_cmd, label_filename], stdout=subprocess.PIPE)l.stdout.read(8)try: # reader could be break.while True:labels = numpy.fromfile(l.stdout, 'ubyte', count=buffer_size).astype("int")if labels.size != buffer_size:break # numpy.fromfile returns empty slice after EOF.images = numpy.fromfile(m.stdout, 'ubyte', count=buffer_size * 28 * 28).reshape((buffer_size, 28 * 28)).astype('float32')images = images / 255.0 * 2.0 - 1.0for i in xrange(buffer_size):yield images[i, :], int(labels[i])finally:m.terminate()l.terminate()return reader

3.創建訓練集和測試集

def train():"""創建mnsit的訓練集 reader creator返回一個reador creator，每個reader里的樣本都是圖片的像素值，在區間[0,1]內，label為0~9返回：training reader creator"""return reader_creator(paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_IMAGE_URL, 'mnist',TRAIN_IMAGE_MD5),paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_LABEL_URL, 'mnist',TRAIN_LABEL_MD5), 100)def test():"""創建mnsit的測試集 reader creator返回一個reador creator，每個reader里的樣本都是圖片的像素值，在區間[0,1]內，label為0~9返回：testreader creator"""return reader_creator(paddle.v2.dataset.common.download(TEST_IMAGE_URL, 'mnist',TEST_IMAGE_MD5),paddle.v2.dataset.common.download(TEST_LABEL_URL, 'mnist',TEST_LABEL_MD5), 100)

4.下載數據并轉換成相應格式

def fetch():paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_IMAGE_URL, 'mnist', TRAIN_IMAGE_MD5)paddle.v2.dataset.common.download(TRAIN_LABEL_URL, 'mnist', TRAIN_LABEL_MD5)paddle.v2.dataset.common.download(TEST_IMAGE_URL, 'mnist', TEST_IMAGE_MD5)paddle.v2.dataset.common.download(TEST_LABEL_URL, 'mnist', TRAIN_LABEL_MD5)def convert(path):"""將數據格式轉換為 recordio format"""paddle.v2.dataset.common.convert(path, train(), 1000, "minist_train")paddle.v2.dataset.common.convert(path, test(), 1000, "minist_test")

如果想換成自己的訓練數據，只需要按照步驟改成自己的數據地址，創建相應的reader creator（或者reader decorator）即可。

這是圖像的例子，如果我們想訓練一個文本模型，做一個情感分析，這個時候如何處理數據呢？步驟也很簡單。

假設我們有一堆數據，每一行為一條樣本，以 \t 分隔，第一列是類別標簽，第二列是輸入文本的內容，文本內容中的詞語以空格分隔。以下是兩條示例數據：

positive 今天終于試了自己理想的車 外觀太騷氣了 而且中控也很棒
negative 這臺車好貴 而且還費油 性價比太低了
　　現在開始做數據預處理

1.創建reader

def train_reader(data_dir, word_dict, label_dict):def reader():UNK_ID = word_dict["<UNK>"]word_col = 0lbl_col = 1for file_name in os.listdir(data_dir):with open(os.path.join(data_dir, file_name), "r") as f:for line in f:line_split = line.strip().split("\t")word_ids = [word_dict.get(w, UNK_ID)for w in line_split[word_col].split()]yield word_ids, label_dict[line_split[lbl_col]]return reader

返回類型為： paddle.data_type.integer_value_sequence（詞語在字典的序號）和 paddle.data_type.integer_value（類別標簽）

2.組合讀取方式

1 train_reader = paddle.batch( 2 paddle.reader.shuffle( 3 reader.train_reader(train_data_dir, word_dict, lbl_dict), 4 buf_size=1000), 5 batch_size=batch_size)

完整的代碼如下（加上了劃分train和test部分）：

import osdef train_reader(data_dir, word_dict, label_dict):"""創建訓練數據reader:param data_dir: 數據地址.:type data_dir: str:param word_dict: 詞典地址,詞典里必須有 "UNK" .:type word_dict:python dict:param label_dict: label 字典的地址:type label_dict: Python dict"""def reader():UNK_ID = word_dict["<UNK>"]word_col = 1lbl_col = 0for file_name in os.listdir(data_dir):with open(os.path.join(data_dir, file_name), "r") as f:for line in f:line_split = line.strip().split("\t")word_ids = [word_dict.get(w, UNK_ID)for w in line_split[word_col].split()]yield word_ids, label_dict[line_split[lbl_col]]return readerdef test_reader(data_dir, word_dict):"""創建測試數據reader:param data_dir: 數據地址.:type data_dir: str:param word_dict: 詞典地址,詞典里必須有 "UNK" .:type word_dict:python dict"""def reader():UNK_ID = word_dict["<UNK>"]word_col = 1for file_name in os.listdir(data_dir):with open(os.path.join(data_dir, file_name), "r") as f:for line in f:line_split = line.strip().split("\t")if len(line_split) < word_col: continueword_ids = [word_dict.get(w, UNK_ID)for w in line_split[word_col].split()]yield word_ids, line_split[word_col]return reader

總結

這篇文章主要講了在paddlepaddle里如何加載自己的數據集，轉換成相應的格式，并劃分train和test。我們在使用一個框架的時候通常會先去跑幾個簡單的demo，但是如果不用常見的demo的數據，自己做一個實際的項目，完整的跑通一個模型，這才代表我們掌握了這個框架的基本應用知識。跑一個模型第一步就是數據預處理，在paddlepaddle里，提供的方式非常簡單，但是有很多優點：

shuffle數據非常方便
　　可以將數據組合成batch訓練
　　可以利用reader decorator來組合多個reader，提高組合特征運行模型的效率
　　可以多線程讀取數據
　　而我之前使用過mxnet來訓練車牌識別的模型，50w的圖片數據想要一次訓練是非常慢的，這樣的話就有兩個解決方法：一是批量訓練，這一點大多數的框架都會有， 二是轉換成mxnet特有的rec格式，提高讀取效率，可以通過im2rec.py將圖片轉換，比較麻煩，如果是tesnorflow，也有相對應的特定格式tfrecord，這幾種方式各有優劣，從易用性上，paddlepaddle是比較簡單的。

參考文章：

1.官網說明：http://doc.paddlepaddle.org/develop/doc_cn/getstarted/concepts/use_concepts_cn.html

轉載：http://www.cnblogs.com/charlotte77/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习系列】数据预处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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