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TensorFlow csv文件读取数据(代码实现)详解

大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性。TensorFlow 提供了读取这种文件的方法。

前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本节将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理。

本节将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14 个特征:
  1. CRIM:城镇人均犯罪率
  2. ZN:占地 25000 平方英尺(1 英尺=0.3048 米)以上的住宅用地比例
  3. INDUS:每个城镇的非零售商业用地比例
  4. CHAS:查尔斯河(Charles River)变量(若土地位于河流边界,则为 1;否则为 0)
  5. NOX:一氧化氮浓度(每千万)
  6. RM:每个寓所的平均房间数量
  7. AGE:1940 年以前建成的自住单元比例
  8. DIS:到 5 个波士顿就业中心的加权距离
  9. RAD:径向高速公路可达性指数
  10. TAX:每万美元的全价值物业税税率
  11. PTRATIO:镇小学老师比例
  12. B:1000(Bk-0.63)2,其中 Bk 是城镇黑人的比例
  13. LSTAT:低地位人口的百分比
  14. MEDV:1000 美元自有住房的中位值

TensorFlow读取csv文件过程

  1. 导入所需的模块并声明全局变量:


     
  2. 定义一个将文件名作为参数的函数,并返回大小等于 BATCH_SIZE 的张量:


     
  3. 定义 f_queue 和 reader 为文件名:


     
  4. 这里指定要使用的数据以防数据丢失。对 .csv 解码并选择需要的特征。例如,选择 RM、PTRATIO 和 LSTAT 特征:


     
  5. 定义参数来生成批并使用 tf.train.shuffle_batch() 来随机重新排列张量。该函数返回张量 feature_batch 和 label_batch:


     
  6. 这里定义了另一个函数在会话中生成批:


     
  7. 使用这两个函数得到批中的数据。这里,仅打印数据;在学习训练时,将在这里执行优化步骤:

TensorFlow csv数据预处理

用前面章节提到的 TensorFlow 控制操作和张量来对数据进行预处理。例如,对于波士顿房价的情况,大约有 16 个数据行的 MEDV 是 50.0。在大多数情况下,这些数据点包含缺失或删减的值,因此建议不要考虑用这些数据训练。可以使用下面的代码在训练数据集中删除它们:



这里定义了一个张量布尔条件,若 MEDV 等于 50.0 则为真。如果条件为真则可使用 TensorFlow tf.where() 操作赋为零值。

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