数据API
整个数据API都围绕着数据集的概念。通常，使用的是逐步从磁盘中读取数据的数据集，但为了简单起见，使用
tf.data.Dataset.from_tensor_slices()在RAM中完全创建一个数据集合
import keras.activations
import tensorflow as tf
X = tf.range(10)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)
dataset
<TensorSliceDataset shapes: (), types: tf.int32>
from_tensor_slices()函数采用一个张量并创建一个tf.data.Dataset，其元素都是X的去切片（沿第一个维度），
因此此数据集包含10个元素：张量0,1,2，···，9。在这种情况下，如果使用tf.data.Dataset.range(10)，则将获得相同的数据集
可以通过for循环简单的遍历数据集的元素
for item in dataset:
print(item)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(7, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(9, shape=(), dtype=int32)
链式转换
有了数据集之后，可以通过调用其转换方法对其应用各种转换。每个方法都返回一个新的数据集，因此可以进行链式转换
dataset = dataset.repeat(3).batch(7)
for item in dataset:
print(item)
tf.Tensor([0 1 2 3 4 5 6], shape=(7,), dtype=int32)
tf.Tensor([7 8 9 0 1 2 3], shape=(7,), dtype=int32)
tf.Tensor([4 5 6 7 8 9 0], shape=(7,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 2 3 4 5 6 7], shape=(7,), dtype=int32)
tf.Tensor([8 9], shape=(2,), dtype=int32)
首先在原始数据集上调用repeat()方法，它会返回一个新的数据集，该数据集将重复原始数据集的元素三次。然后，batch()方法
最后输出一个大小为2而不是7的最终批次，但是如果希望它删除最终批次，可以使用drop_reminder=True调用它，是所有批次具有完全相同的大小
# 通过调用map()方法来变换元素。例如，创建一个新的数据集，其中所有元素均是原来的两倍：
dataset = dataset.map(lambda x: x ** 2)
# map()方法将转换应用于每个元素，但是apply()方法将转换应用于整个数据集。
# 将unbatch()方法应用于数据集
dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.unbatch())
# 也可以使用filter()方法简单地过滤数据集：
dataset = dataset.filter(lambda x: x < 10)
# 查看数据集中的一些元素，可以使用take()方法
for item in dataset.take(3):
print(item)
乱序数据
当训练集中的实例相互独立且分布均匀时，梯度下降效果最佳。确保这一点的简单方式是使用shuffle()方法对
实例进行乱序。它会创建一个新的数据集，该数据集首先将源数据集的第一项填充到缓冲区。然后无论任何时候要求
提供一个数据，它都会从缓冲区中随机取出一个元素，并用源数据集中的新元素替换它，直到完全遍历源数据集为止。
它将继续从缓冲区随机抽取元素直到其为空。这就必须要指定缓冲区的大小，重要的是使其足够大，
否则乱序不会非常有效。不要超出你有的RAM区数量，即使拥有足够的RAM，也不需要超出数据集的大小。
如果每次运行程序都想要相同的随机顺序，可以提供种子。例如，一下代码创建并显示一个包含整数0到9的
数据集，重复3次，使用大小为5的缓冲区和42的随机种子进行乱序，并以7的批次大小进行批处理
dataset = tf.data.Dataset.range(10).repeat(3)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=5, seed=42).batch(7)
for item in dataset:
print(item)
tf.Tensor([0 2 3 6 7 9 4], shape=(7,), dtype=int64)
tf.Tensor([5 0 1 1 8 6 5], shape=(7,), dtype=int64)
tf.Tensor([4 8 7 1 2 3 0], shape=(7,), dtype=int64)
tf.Tensor([5 4 2 7 8 9 9], shape=(7,), dtype=int64)
tf.Tensor([3 6], shape=(2,), dtype=int64)
# 交织来自多个文件的行
filepath_dataset = tf.data.Dataset.list_files(train_filepaths, seed=42)
# 默认情况下，list_files()函数返回一个乱序的文件路径的数据集。通常这是一件后世
# 如果出于某些原因不希望这么做，则可以设置shuffle=False
# 接下来可以调用interleave()方法一次读取个文件并交织它们的行（使用skip()方法跳过
# 每个文件的第一行，即标题行）：
n_readers = 5
dataset = filepath_dataset.interleave(
lambda filepath: tf.data.TextLineDataset(filepath).skip(1),
cycle_length=n_readers)
)
interleave()方法将创建一个数据集，该数据集将从filepath_dataset中拉出5个文件路径,
对于每个路径，它将调用你为其提供的函数（在此示例中为lambda）来创建新的数据集
（在此示例中为TextLineDataset）。为了清楚起见，在此阶段总共有7个数据集：文件路径数据集、
交织数据集和由交织数据集在内部创建的5个TextLineDataset。当遍历交织数据集时，它将循环
遍历这5个TextLineDatasets，每次读取一行，直到所有数据集都读出位置。然后它从
filepath_dataset获取剩下的5个文件路径，并以相同的方式对它们进行交织，以此类推，直到读完文件路径。
预处理数据
import tensorflow as tf
X_mean,X_std=[...]
n_inputs=8
def preprocess(line):
defs=[.0]*n_inputs+[tf.constant([],dtype=tf.float32)]
fields=tf.io.decode_csv(line,record_defaults=defs)
x=tf.stack(fields[:-1])
y=tf.stack(fields[-1:])
return (x-X_mean)/X_std,y
- 首先，代码假设已经预先计算了训练集中每个特征的均值和标准差。X_mean和X_std是一维
张量（或NumPy数组），其中包含8个浮点数，每个输入特征一个。 - preprocess()函数使用一行CSV内容并开始对其进行解析。为此它使用tf.io.decode_csv
()函数，该函数带有两个参数：第一个是要解析的行，第二个是一个包含CSV文件中每一行的默认值的数组。
这个数组要告诉TensorFlow每列的默认值，并且告诉列数及其类型。在此实例中，告诉所有特征数列
都是浮点数，确实砂纸应默认为0，还提供了一个类型为tf.float32的空数组作为最后一行（目标值）
的默认值：该数组告诉TensorFlow该列包含浮点数，但没有默认值，因此如果遇到缺失值，它会引发异常 - encode_csv()函数返回标量张量的列表（每列一个），但是需要返回一维张量数组。
因此在出最后一个（目标值）之外的所有张量上调用tf.stack()：这会将这些张量堆叠到一维度组中。然后对目标值执行相同的操作（这使其成为具有单个值的一维张量数组，而不是标量张量） - 最后通过减去特征均值然后除以特征标准差来缩放输入特征，然后返回一个包含已缩放特征值和目标值的元组
合并在一起
为了使代码可重用，将目前为止的所有内容放到一个小的辅助函数中：它将创建并返回一个数据集，该数据集有效地从多个CSV文件
中加载加州住房数据，对其进行预处理、随机乱序，可重复选择，并进行批处理
n_inputs = 8
def preprocess(line):
defs = [.0] * n_inputs + [tf.constant([], dtype=tf.float32)]
fields = tf.io.decode_csv(line, record_defaults=defs)
x = tf.stack(fields[:-1])
y = tf.stack(fields[-1:])
return (x - X_mean) / X_std, y
def csv_reader_dataset(filepaths, repeat=1, n_readers=5, n_read_threads=None, shuffle_buffer_size=10000,
n_parse_threads=5, batch_size=32):
dataset = tf.data.Dataset.list_files(filepaths)
dataset = dataset.interleave(
lambda filepath: tf.data.TextLineDataset(filepaths).skip(1),
cycle_length=n_readers, num_parallel_calls=n_read_threads
)
dataset = dataset.map(preprocess, number_parallel_calls=n_parse_threads)
dataset = dataset.shuffle(shuffle_buffer_size).repeat(repeat)
return dataset.batch(batch_size).prefetch(1)
预取
通过最后调用prefetch(1)，创建一个数据集，该数据集将尽最大可能总是提前准备一个批次。换句话说，训练算法正在处理
一个批次时，数据集已经并行工作以准备下一批次了，这可以显著提高性能。如果确保加载和预处理是多线程的（通过
在调用interleave()和map()时设置num_parallel_calls），可以在CPU上利用多个内核，希望准备一个批次的时间
比在GPU上执行一个训练步骤的时间要短一些：这样，GPU将达到几乎100%的利用率（从CPU到GPU的数据传输时间除外），
并且训练会运行得更快
和tf.keras一起使用数据集
现在可以用csv_reader_dataset()函数为训练集创建数据集。
train_set = csv_reader_dataset(train_filepaths)
valid_set = csv_reader_dataset(valid_filepaths)
test_set = csv_reader_dataset(test_filepaths)
现在可以使用这些数据集简单的构建Keras模型。将训练数据集和验证数据集传递给fit()方法，而不是X_train,y_trian,X_valid和
y_valid
model = keras.Sequential([...])
model.compile([...])
model.fit(train_set, epochs=10, validation_data=valid_set)
# 类似的可以将数据集传递给valuate()方法和predict()方法
model.evaluate(test_set)
new_set = test_set.take(3).map(lambda X, y X)
model.predict(new_set)
# 如果要构建自己的自定义训练循环，可以非常自然地遍历训练集：
for X_batch, y_batch in train_set:
[...]
# 实际上甚至可以创建执行整个训练循环的TF函数：
@tf.function
def train(model, optimizer, loss_fn, n_epochs):
train_set = csv_reader_dataset(train_filepaths, repeat=n_epochs, [...])
for X_batch, y_batch in train_set:
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(X_batch)
main_loss = tf.reduce_mean(loss_fn(y_batch, y_pred))
loss = tf.add_n([main_loss] + model.losses)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_graidnets(zip(grads, model.trainable_variables))