具有HDFS的Tensorflow数据集API

我们已经在HDFS目录中存储了* .tfrecord文件的列表。我想使用新的Dataset API，但给出的唯一示例是使用旧的filequeue和string_input_producer（https://www.tensorflow.org/deploy/hadoop）。这些方法使得很难产生时期。

是否可以将HDFS与Dataset API结合使用？

HDFS文件系统层可与旧的基于队列的API和新的tf.dataAPI一起使用。假设您已根据TensorFlow / Hadoop部署指南配置了系统，则可以使用以下代码基于HDFS中的文件创建数据集：

dataset = tf.data.TFRecordDataset(["hdfs://namenode:8020/path/to/file1.tfrecords",
                                   "hdfs://namenode:8020/path/to/file2.tfrecords"])
dataset = dataset.map(lambda record: tf.parse_single_example(record, ...)
# ...

请注意，由于HDFS是分布式文件系统，因此您可以从“输入管道性能指南”的“并行数据提取”部分中的一些建议中受益。