MXNet的数据格式设计及实现。
深度学习通常使用的数据量很大，这些数据往往不能全部载入到内存/显存。一般是把数据以一定格式保存到硬盘，在需要使用时再读到内存/显存。MxNet的输入载入以及数据格式都是自定义的。数据载入要满足以下要求：
- 并行（分布式）打包数据。
- 数据载入快，在线数据增强。
- 可以在分布式设置中快速读数据任意部分。
设计概要
Data IO可以分为数据准备和数据载入两个阶段。数据准备阶段是把数据打包为特定格式，一般对时间没有严格要求。输入载入发生在训练阶段，对时间有严格要求。
数据准备
- 数据准备是把训练数据打包为一个文件。
- 打包过程可以并行。
- 可以方便的读取文件任何位置。在分布式机器学习中，这一点非常重要。打包数据的物理文件个数和逻辑文件个数可以不同；例如把1000张图片打包为4个文件，每个包含250张。如果使用10台机器训练，每台机器应该用100张图片，这时有些机器需要读不同的物理文件。
数据载入
把数据载入到RAM的速度越快越好。下面有几个遵守的准则：
- 连续读：连贯读硬盘同一个位置，读取速度更快。
- 减少读的字节：例如，使用压缩格式存储文件。
- 载入和训练使用不同thread：避免计算瓶颈。
- 保存到RAM：可以选择是否全部读到RAM。
数据格式
数据以二进制格式保存，格式如下：
其中kMagic是幻数，标识一条记录的开始。Lrrecord记录了数据长度和连续标识cflag：
- cflag == 0: 完整记录
- cflag == 1: 多条记录的起始部分
- cflag == 2: 多条记录的中间部分
- cflag == 3: 多条记录的结束部分
Data存储数据。pad用来填充，4字节对齐。
把多个文件打包文一个文件后，避免了随机从硬盘读数据。每个record长度可以变化，可以使用压缩格式保存数据。例如ImageNet_1k数据集，使用3256256的raw rgb存储占用空间超过200G；使用JPEG压缩后，占用空间大约35G。
一个二进制recordIO示例：
随机读取数据任意位置
不管打包的物理文件有多少个，逻辑上可以划分为任意多个。通过幻数可以快速定位到起始结束位置，通过InputSplit可以实现这个功能。
代码
Data io，主要是input和ouput。
input主要是把图片标签打包，output是把打包的数据抽出来。input实现主要在RecordIOWriter，output实现主要在RecordIOSplitter。下面是各个类的关系：
各个类
ImageRecordIO是struct，对应recordIOInputSplit用来从输入的文件提取单条记录；最终泛化为两个类LineSplitter和RecordSplitter，前者通过行来分割文件，后者每次提取一个Record。Chunk用来存储读取的数据，一次从硬盘读取固定大小（例如16M）数据，存储在里面。Blob存储一次需要使用的数据（只是存储指针，数据在Chunk中）。FileSystem，不同文件系统读写不一样，封装了统一的读取接口。Stream流式读取接口，结合Serializable来序列化数据。
MXNet打包图片时，用到了im2rec.cc文件，一次为例，来看一下具体过程。flist->NextRecord(&line)调用过程：InputSplitBase::NextRecord(Blob *out_rec)–>LineSplitter::ExtractNextRecord(Blob *out_rec, Chunk *chunk)Chunk中保存了‘一批’数据在内存，每次读取先从Chunk读取，之后再在Chunk中找起始和结束位置，分割每条数据。Blob只是pointer和size，没有保存实际数据。实际数据在Chunk中；因此在使用数据前，Chunk不能修改或释放。
上面读取了具体的文件位置和标签，下面通过位置读取文件，和标签一起，打包到文件。
文件可能存放在不同文件系统，但可以通过uri确定。文件系统可以可以通过协议确定，例如”file://“表示存储在本地，”hdfs://“表示存储在hdfs等。文件系统抽象为FileSystem，通过单例模式得到在用的文件系统的实例。
读取图片二进制文件，再转换为Mat结构，做数据增强，在编码为二进制压缩形式，保存到record中。