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加载与准备 OFRecord 数据集

数据输入一文中我们知道了使用 DataLoader 及相关算子加载数据,往往效率更高,并且学习了如何使用 DataLoader 及相关算子。

OFrecord 数据格式中,我们学习了 OFRecord 文件的存储格式。

本文,将围绕 OneFlow 的 OFRecord 数据集的加载与制作展开,主要包括:

  • OFRecord 数据集的组织形式

  • 加载 OFRecord 数据集的多种方式

  • OFRecord 数据集与其它数据格式的相互转化

什么是OFRecord数据集

OFrecord 数据格式中我们已经介绍过 OFRecord 文件 的存储格式,知道了什么是 OFRecord文件

OFRecord 数据集是 OFRecord 文件的集合 。将多个 OFRecord文件,按照 OneFlow 约定的文件名格式,存放在同一个目录中,就得到了 OFRecord 数据集。

默认情况下,OFRecord 数据集目录中的文件,统一以 part-xxx 的方式命名,其中的 "xxx" 是从0开始的文件编号,有补齐和不补齐两种选择。

以下是没有采用补齐的命名风格示例:

mnist_kaggle/train/
├── part-0
├── part-1
├── part-10
├── part-11
├── part-12
├── part-13
├── part-14
├── part-15
├── part-2
├── part-3
├── part-4
├── part-5
├── part-6
├── part-7
├── part-8
└── part-9

以下是有补齐的命名风格:

mnist_kaggle/train/
├── part-00000
├── part-00001
├── part-00002
├── part-00003
├── part-00004
├── part-00005
├── part-00006
├── part-00007
├── part-00008
├── part-00009
├── part-00010
├── part-00011
├── part-00012
├── part-00013
├── part-00014
├── part-00015
OneFlow 采用此约定,与 spark 的默认存储的文件名一致,方便使用 spark 制作与转化 OFRecord 数据。

实际上,文件名前缀(part-)、文件名编号是否补齐、按多少位补齐,均可以自行指定,只需要在加载数据集(下文会介绍)时,保持相关参数一致即可。

OneFlow 提供了加载 OFRecord 数据集的接口,使得我们只要指定数据集目录的路径,就可以享受 OneFlow 框架所带来的多线程、数据流水线等优势。

加载OFRecord数据集的方法

我们使用 ofrecord_reader 加载并预处理数据集。

数据输入一文中,我们已经展示了如何使用 ofrecord_reader 接口加载 OFRecord 数据,并进行数据预处理。

代码见:of_data_pipeline.py

ofrecord_reader 的接口如下:

def ofrecord_reader(
    ofrecord_dir,
    batch_size=1,
    data_part_num=1,
    part_name_prefix="part-",
    part_name_suffix_length=-1,
    random_shuffle=False,
    shuffle_buffer_size=1024,
    shuffle_after_epoch=False,
    name=None,
)

  • ofrecord_dir 指定存放数据集的目录路径

  • batch_size 指定每轮读取的 batch 大小

  • data_part_num 指定数据集目录中一共有多少个 ofrecord 格式的文件,如果这个数字大于真实存在的文件数,会报错

  • part_name_prefix 指定 ofrecord 文件的文件名前缀, OneFlow 根据前缀+序号在数据集目录中定位 ofrecord 文件

  • part_name_suffix_length 指定 ofrecord 文件的序号的对齐长度,-1表示不用对齐

  • random_shuffle 表示读取时是否需要随机打乱样本顺序

  • shuffle_buffer_size 指定了读取样本的缓冲区大小

  • shuffle_after_epoch 表示每轮读取完后是否需要重新打乱样本顺序

使用 ofrecord_reader 的好处在于, ofrecord_reader 作为一个普通算子,参与 OneFlow 构图优化,并享有 OneFlow 流水线加速。

对于与业务逻辑耦合的特定操作(如解码、解压等),我们还可以为 ofrecord_reader 定义预处理 op,让程序拥有很高的灵活性和扩展性。

其它格式数据与 OFRecord 数据集的相互转化

参考OFrecord数据格式中 OFRecord 文件的存储格式及本文开头介绍的 OFRecord 数据集的文件名格式约定,我们完全可以自己制作 OFRecord 数据集。

不过为了更加方便,我们提供了 Spark 的 jar 包,方便 OFRecord 与常见数据格式(如 TFRecord、json)进行相互转化。

spark 的安装与启动

首先,下载 spark 及 spark-oneflow-connector:

接着,解压 spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz,并配置环境变量 SPARK_HOME:

export SPARK_HOME=path/to/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7

然后,通过以下命令启动 pyspark shell:

pyspark --master "local[*]"\
 --jars spark-oneflow-connector-assembly-0.1.0_int64.jar\
 --packages org.tensorflow:spark-tensorflow-connector_2.11:1.13.1

...
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.0
      /_/

Using Python version 3.6.10 (default, May  8 2020 02:54:21)
SparkSession available as 'spark'.
>>> 

在启动的 pyspark shell 中,我们可以完成 OFRecord 数据集与其它数据格式的相互转化。

使用 spark 查看 OFRecord 数据集

使用以下命令可以查看 OFRecord 数据:

spark.read.format("ofrecord").load("file:///path/to/ofrecord_file").show()
默认显示前20条数据:
+--------------------+------+
|              images|labels|
+--------------------+------+
|[0.33967614, 0.87...|     2|
|[0.266905, 0.9730...|     3|
|[0.66661334, 0.67...|     1|
|[0.91943026, 0.89...|     6|
|[0.014844197, 0.0...|     6|
|[0.5366513, 0.748...|     4|
|[0.055148937, 0.7...|     7|
|[0.7814437, 0.228...|     4|
|[0.31193638, 0.55...|     3|
|[0.20034336, 0.24...|     4|
|[0.09441255, 0.07...|     3|
|[0.5177533, 0.397...|     0|
|[0.23703437, 0.44...|     9|
|[0.9425567, 0.859...|     9|
|[0.017339867, 0.0...|     3|
|[0.827106, 0.3122...|     0|
|[0.8641392, 0.194...|     2|
|[0.95585227, 0.29...|     3|
|[0.7508129, 0.464...|     4|
|[0.035597708, 0.3...|     9|
+--------------------+------+
only showing top 20 rows

与 TFRecord 数据集的相互转化

以下命令可以将 TFRecord 转化为 OFRecrod:

reader = spark.read.format("tfrecords")
dataframe = reader.load("file:///path/to/tfrecord_file")
writer = dataframe.write.format("ofrecord")
writer.save("file:///path/to/outputdir")
以上代码中的 outputdir 目录会被自动创建,并在其中保存 ofrecord 文件。在执行命令前应保证 outputdir 目录不存在。

此外,还可以使用以下命令,在转化的同时,将数据切分为多个 ofrecord 文件:

reader = spark.read.format("tfrecords")
dataframe = reader.load("file:///path/to/tfrecord_file")
writer = dataframe.repartition(10).write.format("ofrecord")
writer.save("file://path/to/outputdir")
以上命令执行后,在 outputdir 目录下会产生10个 part-xxx 格式的ofrecord文件。

将 OFRecord 文件转为 TFRecord 文件的过程类似,交换读/写方的 format 即可:

reader = spark.read.format("ofrecord")
dataframe = reader.load("file:///path/to/ofrecord_file")
writer = dataframe.write.format("tfrecords")
writer.save("file:///path/to/outputdir")

与 JSON 格式的相互转化

以下命令可以将 JSON 格式数据转为 OFRecord 数据集:

dataframe = spark.read.json("file:///path/to/json_file")
writer = dataframe.write.format("ofrecord")
writer.save("file:///path/to/outputdir")

以下命令将 OFRecord 数据转为 JSON 文件:

reader = spark.read.format("ofrecord")
dataframe = reader.load("file:///path/to/ofrecord_file")
dataframe.write.json("file://path/to/outputdir")