TensorFlow 讀取CSV檔案例項

2022-07-11 03:45:08 字數 1464 閱讀 4008

import


tensorflow as tf


import


osdef


csvread(filelist):


'''讀取csv檔案


:param filename: 路徑+檔名的列表


:return: 讀取內容


'''#


1. 構造檔案的佇列


file_queue =tf.train.string_input_producer(filelist)


#2. 構造csv閱讀器讀取佇列資料（按一行）


reader =tf.textlinereader()


key,value =reader.read(file_queue)


#3.對每行內容解碼


#record_defaults:指定每乙個樣本的每一列的型別，指定預設值[['none'],[4.0]]


records = [['


none


'],['


none']]


example,label = tf.decode_csv(value,record_defaults=records)


#batch_size跟佇列，資料的數量沒有影響，只決定這批次取多少資料


#4. 想要讀取多個資料，就需要批處理


example_batch,label_batch = tf.train.batch([example,label],batch_size=9,num_threads=1,capacity=9)


#print(example,label)


return


example_batch,label_batch


if__name__ == '


__main__':


#找到檔案，構建列表


filename = os.listdir('


./data/csvdata/')


#拼接路徑 重新組成列表


filelist = [os.path.join('


./data/csvdata/


',file) for file in


filename]


#呼叫函式傳參


example_batch,label_batch =csvread(filelist)


#開啟會話


with tf.session() as sess:


#定義乙個執行緒協調器


coord =tf.train.coordinator()


#開啟讀檔案的執行緒


threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)


#列印讀取的內容


print


(sess.run([example_batch,label_batch]))


#**子執行緒


coord.request_stop()


coord.join(threads)

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