イメージの読み取りバッチは非常に遅いですか？

Question

私のローカルディスク上のファイルから10個のイメージのバッチを読み込んでいる次のコードがあります。

問題は、コードが非常に遅く実行されているようです。完了までには5〜6分かかります。イメージを含むディレクトリには、 25.000枚の画像。

コードは正しいですか、何か愚かなことをしましたか？

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from PIL import Image 
import tensorflow as tf 

image_width = 202 
image_height = 180 
num_channels = 3 

filenames = tf.train.match_filenames_once("./train/Resized/*.jpg") 

def read_image(filename_queue): 
    image_reader = tf.WholeFileReader() 
    key, image_filename = image_reader.read(filename_queue) 
    image = tf.image.decode_jpeg(image_filename) 
    image.set_shape((image_height, image_width, 3)) 

    return image 

def input_pipeline(filenames, batch_size, num_epochs=None): 
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=True) 
    input_image = read_image(filename_queue) 
    min_after_dequeue = 10000 
    capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size 
    image_batch = tf.train.shuffle_batch(
     [input_image], batch_size=batch_size, capacity=capacity, 
     min_after_dequeue=min_after_dequeue) 
    return image_batch 

new_batch = input_pipeline(filenames, 10) 

with tf.Session() as sess: 
    # Required to get the filename matching to run. 
    tf.global_variables_initializer().run() 

    # Coordinate the loading of image files. 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 

    b1 = sess.run(new_batch) 

    # Finish off the filename queue coordinator. 
    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

Answer 1

min_after_dequeueを1000に減らして1回試してください。異なるmin_after_dequeue値の場合、次のタイムラインを参照してください。

min_after_dequeue = 2000 => 2.1 sec to finish

min_after_dequeue = 100 => 0.13 sec to finish

また

from tensorflow.python.client import timeline 

run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) 
run_metadata = tf.RunMetadata() 

b1 = sess.run(new_batch,options=run_options,run_metadata=run_metadata) 
# Create the Timeline object, and write it to a json 
tl = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats) 
ctf = tl.generate_chrome_trace_format() 
with open('timelinestack1.json', 'w') as f: 
    f.write(ctf) 

にタイムラインを取得するには次の操作を行い、あなたのイメージのすべては、あなたが言及したのと同じ大きさを持っていることを確認してください。それ以外の場合は、set_shape（）の前に次の行を使用します。

image = tf.image.resize_images(imaged, [224, 224]) 

私は妥当な答えを与えたいと思います。