tf.compat.v1.data.experimental.SqlDataset

A Dataset состоящий из результатов запроса SQL.

tf.compat.v1.data.experimental.SqlDataset(
    driver_name, data_source_name, query, output_types
)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset.element_spec
TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None)

Методы

apply

Просмотреть исходный код

apply(
    transformation_func
)

Применяет функцию преобразования к этому набору данных.

apply позволяет объединять пользовательские Dataset преобразования, которые представляют собой функции, принимающие один Dataset аргумент и возвращающие преобразованный Dataset.

dataset = tf.data.Dataset.range(100)
def dataset_fn(ds):
  return ds.filter(lambda x: x < 5)
dataset = dataset.apply(dataset_fn)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 2, 3, 4]

as_numpy_iterator

Просмотреть исходный код

as_numpy_iterator()

Возвращает итератор, преобразующий все элементы набора данных в NumPy.

Используйте as_numpy_iterator для проверки содержимого вашего набора данных. Чтобы увидеть формы и типы элементов, печатайте элементы набора данных непосредственно, а не используйте as_numpy_iterator.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset:
  print(element)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)

Этот метод требует, чтобы вы работали в режиме eager, а элемент_spec набора данных содержал только TensorSpec компоненты.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset.as_numpy_iterator():
  print(element)
1
2
3

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
[1, 2, 3]

as_numpy_iterator() сохранит вложенную структуру элементов набора данных.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'a': ([1, 2], [3, 4]),
                                              'b': [5, 6]})
list(dataset.as_numpy_iterator()) == [{'a': (1, 3), 'b': 5},
                                      {'a': (2, 4), 'b': 6}]
True

batch

Просмотреть исходный код

batch(
    batch_size, drop_remainder=False
)

Объединяет последовательные элементы этого набора данных в пакеты.

dataset = tf.data.Dataset.range(8)
dataset = dataset.batch(3)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7])]

dataset = tf.data.Dataset.range(8)
dataset = dataset.batch(3, drop_remainder=True)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5])]

Компоненты результирующего элемента будут иметь дополнительное внешнее измерение, которое будет batch_size (или N % batch_size для последнего элемента, если batch_size не делит число входных элементов N равномерно и drop_remainder равно False). Если ваша программа зависит от того, что пакеты имеют одинаковое внешнее измерение, установите аргумент drop_remainder в True, чтобы предотвратить создание меньшего пакета.

cache

Просмотреть исходный код

cache(
    filename=''
)

Кэширует элементы в этом наборе данных.

В первый раз при итерации по набору данных его элементы будут кэшированы либо в указанном файле, либо в памяти. При последующих итерациях будут использованы данные из кэша.

Примечание: Для завершения кэширования входной набор данных должен быть полностью перебран. В противном случае при последующих итерациях данные из кэша не будут использоваться.

dataset = tf.data.Dataset.range(5)
dataset = dataset.map(lambda x: x**2)
dataset = dataset.cache()
# The first time reading through the data will generate the data using
# `range` and `map`.
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 4, 9, 16]
# Subsequent iterations read from the cache.
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 4, 9, 16]

При кэшировании в файл кэшированные данные будут сохраняться между запусками. Даже первая итерация по данным будет считываться из файла кэша. Изменение входного конвейера до вызова .cache() не будет иметь эффекта, пока файл кэша не будет удален или имя файла не будет изменено.

dataset = tf.data.Dataset.range(5)
dataset = dataset.cache("/path/to/file")  # doctest: +SKIP
list(dataset.as_numpy_iterator())  # doctest: +SKIP
[0, 1, 2, 3, 4]
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.cache("/path/to/file")  # Same file! # doctest: +SKIP
list(dataset.as_numpy_iterator())  # doctest: +SKIP
[0, 1, 2, 3, 4]

Примечание: cache будет создавать абсолютно одинаковые элементы при каждой итерации по набору данных. Если вам необходимо случайное порядок итерации, убедитесь, что вы вызываете shuffle *после* вызова cache.

cardinality

Просмотреть исходный код

cardinality()

Возвращает мощность набора данных, если она известна.

cardinality может возвращать tf.data.INFINITE_CARDINALITY, если набор данных содержит бесконечное количество элементов, или tf.data.UNKNOWN_CARDINALITY, если анализ не смог определить количество элементов в наборе данных (например, когда источником данных является файл).

dataset = tf.data.Dataset.range(42)
print(dataset.cardinality().numpy())
42
dataset = dataset.repeat()
cardinality = dataset.cardinality()
print((cardinality == tf.data.INFINITE_CARDINALITY).numpy())
True
dataset = dataset.filter(lambda x: True)
cardinality = dataset.cardinality()
print((cardinality == tf.data.UNKNOWN_CARDINALITY).numpy())
True

concatenate

Просмотреть исходный код

concatenate(
    dataset
)

Создаёт Dataset путем конкатенации данного набора данных с этим набором данных.

a = tf.data.Dataset.range(1, 4)  # ==> [ 1, 2, 3 ]
b = tf.data.Dataset.range(4, 8)  # ==> [ 4, 5, 6, 7 ]
ds = a.concatenate(b)
list(ds.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# The input dataset and dataset to be concatenated should have the same
# nested structures and output types.
c = tf.data.Dataset.zip((a, b))
a.concatenate(c)
Traceback (most recent call last):
TypeError: Two datasets to concatenate have different types
<dtype: 'int64'> and (tf.int64, tf.int64)
d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["a", "b", "c"])
a.concatenate(d)
Traceback (most recent call last):
TypeError: Two datasets to concatenate have different types
<dtype: 'int64'> and <dtype: 'string'>

enumerate

Просмотреть исходный код

enumerate(
    start=0
)

Нумерует элементы этого набора данных.

Аналогично enumerate в Python.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.enumerate(start=5)
for element in dataset.as_numpy_iterator():
  print(element)
(5, 1)
(6, 2)
(7, 3)

# The nested structure of the input dataset determines the structure of
# elements in the resulting dataset.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([(7, 8), (9, 10)])
dataset = dataset.enumerate()
for element in dataset.as_numpy_iterator():
  print(element)
(0, array([7, 8], dtype=int32))
(1, array([ 9, 10], dtype=int32))

filter

Просмотреть исходный код

filter(
    predicate
)

Фильтры этого набора данных в соответствии с predicate.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.filter(lambda x: x < 3)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2]
# `tf.math.equal(x, y)` is required for equality comparison
def filter_fn(x):
  return tf.math.equal(x, 1)
dataset = dataset.filter(filter_fn)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1]

filter_with_legacy_function

Просмотреть исходный код

filter_with_legacy_function(
    predicate
)

Фильтры этого набора данных в соответствии с predicate. (устаревшая функция)

Примечание: Это временное решение для существующих случаев использования filter , которые не работают с функциями V2. Новые использования не рекомендуются, и существующие должны быть перенесены на filter, так как этот метод будет удален в V2.

flat_map

Просмотреть исходный код

flat_map(
    map_func
)

Применяет map_func к этому набору данных и уплощает результат.

Используйте flat_map , если хотите убедиться, что порядок элементов в наборе данных сохранится. Например, для уплощения набора данных партий в набор данных их элементов:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
               [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dataset = dataset.flat_map(lambda x: Dataset.from_tensor_slices(x))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

tf.data.Dataset.interleave() является обобщением flat_map, так как flat_map генерирует такой же результат, как tf.data.Dataset.interleave(cycle_length=1)

from_generator

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_generator(
    generator, output_types, output_shapes=None, args=None
)

Создаёт набор данных, элементы которого генерируются функцией generator.

Аргумент generator должен быть вызываемым объектом, который возвращает объект, поддерживающий протокол iter() (например, генераторную функцию). Элементы, генерируемые функцией generator , должны быть совместимы с заданными аргументами output_types и (необязательными) output_shapes.

import itertools

def gen():
  for i in itertools.count(1):
    yield (i, [1] * i)

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
     gen,
     (tf.int64, tf.int64),
     (tf.TensorShape([]), tf.TensorShape([None])))

list(dataset.take(3).as_numpy_iterator())
[(1, array([1])), (2, array([1, 1])), (3, array([1, 1, 1]))]

Примечание: Текущая реализация Dataset.from_generator() использует tf.numpy_function и наследует те же ограничения. В частности, она требует, чтобы операции, связанные с набором данных и итератором, размещались на устройстве в том же процессе, что и Python-программа, вызывающая Dataset.from_generator(). Тело функции generator не будет сериализовано в GraphDef, и вам не следует использовать этот метод, если вам нужно сериализовать вашу модель и восстановить её в другой среде.

Примечание: Если generator зависит от изменяемых глобальных переменных или другого внешнего состояния, помните, что среда выполнения может вызвать generator несколько раз (для поддержки повторения Dataset) и в любое время между вызовом Dataset.from_generator() и производством первого элемента генератора. Изменение глобальных переменных или внешнего состояния может привести к неопределённому поведению, и мы рекомендуем явным образом кэшировать внешнее состояние в generator перед вызовом Dataset.from_generator().

from_sparse_tensor_slices

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_sparse_tensor_slices(
    sparse_tensor
)

Разделяет каждый тензор ранга-N типа tf.sparse.SparseTensor в этом наборе данных по строкам. (Устаревшая функция)

from_tensor_slices

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensor_slices(
    tensors
)

Создаёт набор данных, элементы которого являются срезами заданных тензоров.

Заданные тензоры нарезаются по первому измерению. Эта операция сохраняет структуру входных тензоров, удаляя первое измерение каждого тензора и используя его как измерение набора данных. Все входные тензоры должны иметь одинаковый размер в первом измерении.

# Slicing a 1D tensor produces scalar tensor elements.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3]

# Slicing a 2D tensor produces 1D tensor elements.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[1, 2], [3, 4]])
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([1, 2], dtype=int32), array([3, 4], dtype=int32)]

# Slicing a tuple of 1D tensors produces tuple elements containing
# scalar tensors.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([1, 2], [3, 4], [5, 6]))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[(1, 3, 5), (2, 4, 6)]

# Dictionary structure is also preserved.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
list(dataset.as_numpy_iterator()) == [{'a': 1, 'b': 3},
                                      {'a': 2, 'b': 4}]
True

# Two tensors can be combined into one Dataset object.
features = tf.constant([[1, 3], [2, 1], [3, 3]]) # ==> 3x2 tensor
labels = tf.constant(['A', 'B', 'A']) # ==> 3x1 tensor
dataset = Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
# Both the features and the labels tensors can be converted
# to a Dataset object separately and combined after.
features_dataset = Dataset.from_tensor_slices(features)
labels_dataset = Dataset.from_tensor_slices(labels)
dataset = Dataset.zip((features_dataset, labels_dataset))
# A batched feature and label set can be converted to a Dataset
# in similar fashion.
batched_features = tf.constant([[[1, 3], [2, 3]],
                                [[2, 1], [1, 2]],
                                [[3, 3], [3, 2]]], shape=(3, 2, 2))
batched_labels = tf.constant([['A', 'A'],
                              ['B', 'B'],
                              ['A', 'B']], shape=(3, 2, 1))
dataset = Dataset.from_tensor_slices((batched_features, batched_labels))
for element in dataset.as_numpy_iterator():
  print(element)
(array([[1, 3],
       [2, 3]], dtype=int32), array([[b'A'],
       [b'A']], dtype=object))
(array([[2, 1],
       [1, 2]], dtype=int32), array([[b'B'],
       [b'B']], dtype=object))
(array([[3, 3],
       [3, 2]], dtype=int32), array([[b'A'],
       [b'B']], dtype=object))

Обратите внимание, что если tensors содержит массив NumPy, и выполнение в режиме eager не включено, значения будут встроены в граф как одна или несколько операций tf.constant. Для больших наборов данных (> 1 ГБ) это может привести к затратам памяти и ограничениям размера при сериализации графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативный способ, описанный в этом руководстве.

from_tensors

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensors(
    tensors
)

Создаёт набор данных с одним элементом, содержащим заданные тензоры.

from_tensors создаёт набор данных, содержащий только один элемент. Для нарезки входного тензора на несколько элементов используйте from_tensor_slices.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors([1, 2, 3])
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([1, 2, 3], dtype=int32)]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(([1, 2, 3], 'A'))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[(array([1, 2, 3], dtype=int32), b'A')]

# You can use `from_tensors` to produce a dataset which repeats
# the same example many times.
example = tf.constant([1,2,3])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(example).repeat(2)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([1, 2, 3], dtype=int32), array([1, 2, 3], dtype=int32)]

Обратите внимание, что если tensors содержит массив NumPy, и жадная вычисление не включена, значения будут встроены в график как одна или несколько операций tf.constant. Для больших наборов данных (> 1 ГБ) это может привести к потере памяти и ограничению размера графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативный способ, описанный в этом руководстве.

interleave

Просмотреть исходный код

interleave(
    map_func, cycle_length=None, block_length=None, num_parallel_calls=None,
    deterministic=None
)

Применяет map_func к этому набору данных и переплетает результаты.

Например, вы можете использовать Dataset.interleave() для одновременной обработки многих входных файлов:

# Preprocess 4 files concurrently, and interleave blocks of 16 records
# from each file.
filenames = ["/var/data/file1.txt", "/var/data/file2.txt",
             "/var/data/file3.txt", "/var/data/file4.txt"]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)
def parse_fn(filename):
  return tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.interleave(lambda x:
    tf.data.TextLineDataset(x).map(parse_fn, num_parallel_calls=1),
    cycle_length=4, block_length=16)

Аргументы cycle_length и block_length контролируют порядок, в котором генерируются элементы. cycle_length управляет количеством входных элементов, которые обрабатываются одновременно. Если вы установите cycle_length в 1, эта трансформация будет обрабатывать по одному входному элементу за раз и даст такие же результаты, как tf.data.Dataset.flat_map. В общем, эта трансформация применит map_func к cycle_length входным элементам, откроет итераторы на возвращенных объектах Dataset, прокрутит их, генерируя block_length последовательных элементов из каждого итератора и потребляя следующий входной элемент каждый раз, когда достигает конца итератора.

Пример:

dataset = Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
# NOTE: New lines indicate "block" boundaries.
dataset = dataset.interleave(
    lambda x: Dataset.from_tensors(x).repeat(6),
    cycle_length=2, block_length=4)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 1, 1, 1,
 2, 2, 2, 2,
 1, 1,
 2, 2,
 3, 3, 3, 3,
 4, 4, 4, 4,
 3, 3,
 4, 4,
 5, 5, 5, 5,
 5, 5]

Примечание: Порядок элементов, возвращаемых этой трансформацией, детерминирован, если map_func — чистая функция и deterministic=True. Если map_func содержит какие-либо операции с состоянием, порядок доступа к этому состоянию не определен.

Производительность часто можно улучшить, установив num_parallel_calls, чтобы interleave использовало несколько потоков для извлечения элементов. Если детерминизм не требуется, можно также улучшить производительность, установив deterministic=False.

filenames = ["/var/data/file1.txt", "/var/data/file2.txt",
             "/var/data/file3.txt", "/var/data/file4.txt"]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)
dataset = dataset.interleave(lambda x: tf.data.TFRecordDataset(x),
    cycle_length=4, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE,
    deterministic=False)

list_files

Просмотреть исходный код

@staticmethod
list_files(
    file_pattern, shuffle=None, seed=None
)

Набор данных со всеми файлами, соответствующими одному или нескольким шаблонам glob.

Аргумент file_pattern должен содержать небольшое количество шаблонов glob. Если имена файлов уже были проглоблены, используйте Dataset.from_tensor_slices(filenames) вместо этого, так как повторное применение list_files к каждому имени файла может привести к плохой производительности с удалёнными системами хранения.

Примечание: По умолчанию этот метод возвращает имена файлов в произвольном случайном порядке. Передайте seed или shuffle=False для получения результатов в детерминированном порядке.

Пример:

Если на нашем файловом хранилище были следующие файлы:

• /path/to/dir/a.txt
• /path/to/dir/b.py
• /path/to/dir/c.py

Если мы передадим "/path/to/dir/*.py" в качестве каталога, набор данных вернёт:

• /path/to/dir/b.py
• /path/to/dir/c.py

make_initializable_iterator

Просмотреть исходный код

make_initializable_iterator(
    shared_name=None
)

Создаёт итератор для элементов этого набора данных. (устарело)

Примечание: Возвращаемый итератор будет в незапущенном состоянии, и вы должны выполнить операцию iterator.initializer перед его использованием:

# Building graph ...
dataset = ...
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_value = iterator.get_next()  # This is a Tensor.

# ... from within a session ...
sess.run(iterator.initializer)
try:
  while True:
    value = sess.run(next_value)
    ...
except tf.errors.OutOfRangeError:
    pass

make_one_shot_iterator

Просмотреть исходный код

make_one_shot_iterator()

Создаёт итератор для элементов этого набора данных. (устарело)

Примечание: Возвращаемый итератор будет автоматически инициализирован. "Одноразовый" итератор сейчас не поддерживает повторную инициализацию. Для этого см. make_initializable_iterator.

Пример:

# Building graph ...
dataset = ...
next_value = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

# ... from within a session ...
try:
  while True:
    value = sess.run(next_value)
    ...
except tf.errors.OutOfRangeError:
    pass

map

Просмотреть исходный код

map(
    map_func, num_parallel_calls=None, deterministic=None
)

Применяет отображение map_func к элементам этого набора данных.

Это преобразование применяет map_func к каждому элементу этого набора данных и возвращает новый набор данных, содержащий преобразованные элементы в том же порядке, что и в исходном наборе. map_func может использоваться для изменения как значений, так и структуры элементов набора данных. Например, для добавления 1 к каждому элементу или для проектирования подмножества компонентов элемента.

dataset = Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
dataset = dataset.map(lambda x: x + 1)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[2, 3, 4, 5, 6]

Входная сигнатура map_func определяется структурой каждого элемента в этом наборе данных.

dataset = Dataset.range(5)
# `map_func` takes a single argument of type `tf.Tensor` with the same
# shape and dtype.
result = dataset.map(lambda x: x + 1)

# Each element is a tuple containing two `tf.Tensor` objects.
elements = [(1, "foo"), (2, "bar"), (3, "baz")]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda: elements, (tf.int32, tf.string))
# `map_func` takes two arguments of type `tf.Tensor`. This function
# projects out just the first component.
result = dataset.map(lambda x_int, y_str: x_int)
list(result.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3]

# Each element is a dictionary mapping strings to `tf.Tensor` objects.
elements =  ([{"a": 1, "b": "foo"},
              {"a": 2, "b": "bar"},
              {"a": 3, "b": "baz"}])
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda: elements, {"a": tf.int32, "b": tf.string})
# `map_func` takes a single argument of type `dict` with the same keys
# as the elements.
result = dataset.map(lambda d: str(d["a"]) + d["b"])

Значение или значения, возвращаемые map_func, определяют структуру каждого элемента в возвращаемом наборе данных.

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
# `map_func` returns two `tf.Tensor` objects.
def g(x):
  return tf.constant(37.0), tf.constant(["Foo", "Bar", "Baz"])
result = dataset.map(g)
result.element_spec
(TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None), TensorSpec(shape=(3,), dtype=tf.string, name=None))
# Python primitives, lists, and NumPy arrays are implicitly converted to
# `tf.Tensor`.
def h(x):
  return 37.0, ["Foo", "Bar"], np.array([1.0, 2.0], dtype=np.float64)
result = dataset.map(h)
result.element_spec
(TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None), TensorSpec(shape=(2,), dtype=tf.string, name=None), TensorSpec(shape=(2,), dtype=tf.float64, name=None))
# `map_func` can return nested structures.
def i(x):
  return (37.0, [42, 16]), "foo"
result = dataset.map(i)
result.element_spec
((TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None),
  TensorSpec(shape=(2,), dtype=tf.int32, name=None)),
 TensorSpec(shape=(), dtype=tf.string, name=None))

map_func может принимать в качестве аргументов и возвращать любой тип элемента набора данных.

Обратите внимание, что независимо от контекста, в котором определен map_func (в режиме исполнения или в режиме графа), tf.data отслеживает функцию и выполняет её как граф. Для использования кода Python внутри функции у вас есть несколько вариантов:

1) Воспользуйтесь AutoGraph для преобразования кода Python в эквивалентное вычисление графа. Недостатком этого подхода является то, что AutoGraph может преобразовать часть, но не весь код Python.

2) Используйте tf.py_function, что позволяет писать произвольный код Python, но, как правило, приводит к худшей производительности, чем 1). Например:

d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(['hello', 'world'])
# transform a string tensor to upper case string using a Python function
def upper_case_fn(t: tf.Tensor):
  return t.numpy().decode('utf-8').upper()
d = d.map(lambda x: tf.py_function(func=upper_case_fn,
          inp=[x], Tout=tf.string))
list(d.as_numpy_iterator())
[b'HELLO', b'WORLD']

3) Используйте tf.numpy_function, что также позволяет писать произвольный код Python. Обратите внимание, что tf.py_function принимает tf.Tensor, а tf.numpy_function принимает массивы NumPy и возвращает только массивы NumPy. Например:

d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(['hello', 'world'])
def upper_case_fn(t: np.ndarray):
  return t.decode('utf-8').upper()
d = d.map(lambda x: tf.numpy_function(func=upper_case_fn,
          inp=[x], Tout=tf.string))
list(d.as_numpy_iterator())
[b'HELLO', b'WORLD']

Обратите внимание, что использование tf.numpy_function и tf.py_function в общем случае исключает возможность параллельного выполнения пользовательских преобразований (из-за блокировки интерпретатора Python).

Производительность часто можно улучшить, установив num_parallel_calls, чтобы map использовало несколько потоков для обработки элементов. Если порядок не важен, производительность также можно улучшить, установив deterministic=False.

dataset = Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
dataset = dataset.map(lambda x: x + 1,
    num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE,
    deterministic=False)

map_with_legacy_function

Просмотреть исходный код

map_with_legacy_function(
    map_func, num_parallel_calls=None, deterministic=None
)

Применяет отображение map_func к элементам этого набора данных. (устаревший)

Примечание: Это аварийный выход для существующих использований map, которые не работают с функциями V2. Новые использования категорически не рекомендуются, а существующие должны быть мигрированы на map, поскольку этот метод будет удалён в версии V2.

options

Просмотреть исходный код

options()

Возвращает параметры этого набора данных и его входных данных.

padded_batch

Просмотреть исходный код

padded_batch(
    batch_size, padded_shapes=None, padding_values=None, drop_remainder=False
)

Объединяет последовательные элементы этого набора данных в заполненные пакеты.

Это преобразование объединяет несколько последовательных элементов входного набора данных в один элемент.

Как и tf.data.Dataset.batch, компоненты результирующего элемента будут иметь дополнительное внешнее измерение, которое будет batch_size (или N % batch_size для последнего элемента, если batch_size не делит количество входных элементов N равномерно и drop_remainder равно False). Если ваша программа зависит от того, что пакеты имеют одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в True, чтобы предотвратить создание меньшего пакета.

В отличие от tf.data.Dataset.batch, входные элементы для объединения в пакет могут иметь разные формы, и это преобразование заполнит каждый компонент до соответствующей формы в padded_shapes. Аргумент padded_shapes определяет результирующую форму для каждого измерения каждого компонента в элементе вывода:

• Если измерение является константой, компонент будет заполнен до этого значения в этом измерении.
• Если измерение неизвестно, компонент будет заполнен до максимальной длины всех элементов в этом измерении.

A = (tf.data.Dataset
     .range(1, 5, output_type=tf.int32)
     .map(lambda x: tf.fill([x], x)))
# Pad to the smallest per-batch size that fits all elements.
B = A.padded_batch(2)
for element in B.as_numpy_iterator():
  print(element)
[[1 0]
 [2 2]]
[[3 3 3 0]
 [4 4 4 4]]
# Pad to a fixed size.
C = A.padded_batch(2, padded_shapes=5)
for element in C.as_numpy_iterator():
  print(element)
[[1 0 0 0 0]
 [2 2 0 0 0]]
[[3 3 3 0 0]
 [4 4 4 4 0]]
# Pad with a custom value.
D = A.padded_batch(2, padded_shapes=5, padding_values=-1)
for element in D.as_numpy_iterator():
  print(element)
[[ 1 -1 -1 -1 -1]
 [ 2  2 -1 -1 -1]]
[[ 3  3  3 -1 -1]
 [ 4  4  4  4 -1]]
# Components of nested elements can be padded independently.
elements = [([1, 2, 3], [10]),
            ([4, 5], [11, 12])]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda: iter(elements), (tf.int32, tf.int32))
# Pad the first component of the tuple to length 4, and the second
# component to the smallest size that fits.
dataset = dataset.padded_batch(2,
    padded_shapes=([4], [None]),
    padding_values=(-1, 100))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[(array([[ 1,  2,  3, -1], [ 4,  5, -1, -1]], dtype=int32),
  array([[ 10, 100], [ 11,  12]], dtype=int32))]
# Pad with a single value and multiple components.
E = tf.data.Dataset.zip((A, A)).padded_batch(2, padding_values=-1)
for element in E.as_numpy_iterator():
  print(element)
(array([[ 1, -1],
       [ 2,  2]], dtype=int32), array([[ 1, -1],
       [ 2,  2]], dtype=int32))
(array([[ 3,  3,  3, -1],
       [ 4,  4,  4,  4]], dtype=int32), array([[ 3,  3,  3, -1],
       [ 4,  4,  4,  4]], dtype=int32))

См. также tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch, который объединяет элементы, которые могут иметь разные формы, в tf.sparse.SparseTensor.

prefetch

Просмотреть исходный код

prefetch(
    buffer_size
)

Создаёт Dataset, который предварительно загружает элементы из этого набора данных.

Большинство конвейеров ввода данных для наборов данных должны заканчиваться вызовом prefetch. Это позволяет подготовить последующие элементы, пока обрабатывается текущий элемент. Это часто улучшает задержку и пропускную способность за счёт использования дополнительной памяти для хранения предварительно загруженных элементов.

Примечание: Как и другие методы Dataset, prefetch работает с элементами входного набора данных. Он не различает примеры и пакеты. examples.prefetch(2) предварительно загрузит два элемента (2 примера), а examples.batch(20).prefetch(2) предварительно загрузит 2 элемента (2 пакета по 20 примеров каждый).

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.prefetch(2)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 2]

range

Просмотреть исходный код

@staticmethod
range(
    *args, **kwargs
)

Создаёт Dataset набора значений с шагом.

list(Dataset.range(5).as_numpy_iterator())
[0, 1, 2, 3, 4]
list(Dataset.range(2, 5).as_numpy_iterator())
[2, 3, 4]
list(Dataset.range(1, 5, 2).as_numpy_iterator())
[1, 3]
list(Dataset.range(1, 5, -2).as_numpy_iterator())
[]
list(Dataset.range(5, 1).as_numpy_iterator())
[]
list(Dataset.range(5, 1, -2).as_numpy_iterator())
[5, 3]
list(Dataset.range(2, 5, output_type=tf.int32).as_numpy_iterator())
[2, 3, 4]
list(Dataset.range(1, 5, 2, output_type=tf.float32).as_numpy_iterator())
[1.0, 3.0]

reduce

Просмотреть исходный код

reduce(
    initial_state, reduce_func
)

Сводит входной набор данных к одному элементу.

Преобразование вызывает reduce_func последовательно для каждого элемента входного набора данных до тех пор, пока набор данных не будет исчерпан, агрегируя информацию во внутренней состоянии. Аргумент initial_state используется для начального состояния, а конечное состояние возвращается как результат.

tf.data.Dataset.range(5).reduce(np.int64(0), lambda x, _: x + 1).numpy()
5
tf.data.Dataset.range(5).reduce(np.int64(0), lambda x, y: x + y).numpy()
10

repeat

Просмотреть исходный код

repeat(
    count=None
)

Повторяет этот набор данных так, чтобы каждый исходный элемент появлялся count раз.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.repeat(3)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

Примечание: Если этот набор данных зависит от глобального состояния (например, генератор случайных чисел), то разные повторения могут давать разные элементы.

shard

Просмотреть исходный код

shard(
    num_shards, index
)

Создаёт Dataset , содержащий только 1/num_shards элементов этого набора данных.

shard является детерминированным. Набор данных, созданный с помощью A.shard(n, i), будет содержать все элементы A, чьи индексы дают остаток от деления на n равный i.

A = tf.data.Dataset.range(10)
B = A.shard(num_shards=3, index=0)
list(B.as_numpy_iterator())
[0, 3, 6, 9]
C = A.shard(num_shards=3, index=1)
list(C.as_numpy_iterator())
[1, 4, 7]
D = A.shard(num_shards=3, index=2)
list(D.as_numpy_iterator())
[2, 5, 8]

Этот оператор набора данных очень полезен при распределённом обучении, так как он позволяет каждому узлу читать уникальный подмножество.

При чтении одного входного файла вы можете разделить элементы следующим образом:

d = tf.data.TFRecordDataset(input_file)
d = d.shard(num_workers, worker_index)
d = d.repeat(num_epochs)
d = d.shuffle(shuffle_buffer_size)
d = d.map(parser_fn, num_parallel_calls=num_map_threads)

Важные замечания:

• Убедитесь, что вы разделили данные до применения любого оператора случайной перестановки (например, shuffle).
• В целом лучше всего использовать оператор shard в начале конвейера набора данных. Например, при чтении из набора файлов TFRecord, разделите данные перед преобразованием набора данных в входные образцы. Это предотвращает чтение всех файлов на каждом узле. Ниже приведён пример эффективной стратегии разделения в полном конвейере:

d = Dataset.list_files(pattern)
d = d.shard(num_workers, worker_index)
d = d.repeat(num_epochs)
d = d.shuffle(shuffle_buffer_size)
d = d.interleave(tf.data.TFRecordDataset,
                 cycle_length=num_readers, block_length=1)
d = d.map(parser_fn, num_parallel_calls=num_map_threads)

shuffle

Просмотреть исходный код

shuffle(
    buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None
)

Случайно перемешивает элементы этого набора данных.

Этот набор данных заполняет буфер buffer_size элементами, затем случайным образом выбирает элементы из этого буфера, заменяя выбранные элементы новыми элементами. Для идеального перемешивания требуется размер буфера, больший или равный полному размеру набора данных.

Например, если ваш набор данных содержит 10 000 элементов, но buffer_size задан как 1000, то shuffle изначально выберет случайный элемент только из первых 1000 элементов в буфере. После выбора элемента, его место в буфере заменяется следующим (т.е. 1001-м) элементом, сохраняя буфер из 1000 элементов.

reshuffle_each_iteration управляет тем, будет ли порядок перемешивания отличаться для каждой эпохи. В TF 1.X обычный способ создания эпох — через преобразование repeat:

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=True)
dataset = dataset.repeat(2)  # doctest: +SKIP
[1, 0, 2, 1, 2, 0]

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=False)
dataset = dataset.repeat(2)  # doctest: +SKIP
[1, 0, 2, 1, 0, 2]

В TF 2.0 объекты tf.data.Dataset являются итерируемыми объектами Python, что позволяет создавать эпохи также с помощью итерации по ним Python:

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=True)
list(dataset.as_numpy_iterator())  # doctest: +SKIP
[1, 0, 2]
list(dataset.as_numpy_iterator())  # doctest: +SKIP
[1, 2, 0]

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=False)
list(dataset.as_numpy_iterator())  # doctest: +SKIP
[1, 0, 2]
list(dataset.as_numpy_iterator())  # doctest: +SKIP
[1, 0, 2]

skip

Просмотреть исходный код

skip(
    count
)

Создаёт Dataset, который пропускает count элементов из этого набора данных.

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.skip(7)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[7, 8, 9]

take

Просмотреть исходный код

take(
    count
)

Создаёт Dataset с не более чем count элементами из этого набора данных.

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.take(3)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 2]

unbatch

Просмотреть исходный код

unbatch()

Разделяет элементы набора данных на несколько элементов.

Например, если элементы набора данных имеют форму [B, a0, a1, ...], где B может отличаться для каждого элемента ввода, то для каждого элемента в наборе данных, набор данных без группировки будет содержать B последовательных элементов формы [a0, a1, ...].

elements = [ [1, 2, 3], [1, 2], [1, 2, 3, 4] ]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: elements, tf.int64)
dataset = dataset.unbatch()
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 4]

Примечание: unbatch требует копирования данных для разбиения пакетного тензора на меньшие, не сгруппированные тензоры. При оптимизации производительности старайтесь избегать ненужного использования unbatch.

window

Просмотреть исходный код

window(
    size, shift=None, stride=1, drop_remainder=False
)

Объединяет (вложенные) элементы ввода в набор данных (вложенных) окон.

«Окно» — это конечный набор данных плоских элементов размером size (или возможно меньше, если недостаточно элементов ввода для заполнения окна и drop_remainder оценивается как False).

Аргумент shift определяет количество элементов ввода, на которое окно смещается на каждой итерации. Если окна и элементы пронумерованы, начиная с 0, первый элемент в окне k будет элементом k * shift набора данных ввода. В частности, первый элемент первого окна всегда будет первым элементом набора данных ввода.

Аргумент stride определяет шаг элементов ввода, а аргумент shift определяет сдвиг окна.

Например:

dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(2)
for window in dataset:
  print(list(window.as_numpy_iterator()))
[0, 1]
[2, 3]
[4, 5]
[6]
dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)
for window in dataset:
  print(list(window.as_numpy_iterator()))
[0, 1, 2]
[2, 3, 4]
[4, 5, 6]
dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)
for window in dataset:
  print(list(window.as_numpy_iterator()))
[0, 2, 4]
[1, 3, 5]
[2, 4, 6]

Обратите внимание, что при применении преобразования window к набору данных вложенных элементов, он создает набор данных вложенных окон.

nested = ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(nested).window(2)
for window in dataset:
  def to_numpy(ds):
    return list(ds.as_numpy_iterator())
  print(tuple(to_numpy(component) for component in window))
([1, 2], [5, 6])
([3, 4], [7, 8])

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'a': [1, 2, 3, 4]})
dataset = dataset.window(2)
for window in dataset:
  def to_numpy(ds):
    return list(ds.as_numpy_iterator())
  print({'a': to_numpy(window['a'])})
{'a': [1, 2]}
{'a': [3, 4]}

with_options

Просмотреть исходный код

with_options(
    options
)

Возвращает новый tf.data.Dataset с заданными параметрами.

Параметры «глобальны» в том смысле, что они применяются ко всему набору данных. Если параметры задаются несколько раз, они объединяются, при условии, что разные параметры не используют разные значения, отличные от значений по умолчанию.

ds = tf.data.Dataset.range(5)
ds = ds.interleave(lambda x: tf.data.Dataset.range(5),
                   cycle_length=3,
                   num_parallel_calls=3)
options = tf.data.Options()
# This will make the interleave order non-deterministic.
options.experimental_deterministic = False
ds = ds.with_options(options)

zip

Просмотреть исходный код

@staticmethod
zip(
    datasets
)

Создаёт Dataset путём объединения заданных наборов данных.

Этот метод имеет аналогичную семантику встроенной функции zip() в Python, основное отличие заключается в том, что аргумент datasets может быть произвольной вложенной структурой объектов Dataset.

# The nested structure of the `datasets` argument determines the
# structure of elements in the resulting dataset.
a = tf.data.Dataset.range(1, 4)  # ==> [ 1, 2, 3 ]
b = tf.data.Dataset.range(4, 7)  # ==> [ 4, 5, 6 ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, b))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
ds = tf.data.Dataset.zip((b, a))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(4, 1), (5, 2), (6, 3)]

# The `datasets` argument may contain an arbitrary number of datasets.
c = tf.data.Dataset.range(7, 13).batch(2)  # ==> [ [7, 8],
                                           #       [9, 10],
                                           #       [11, 12] ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, b, c))
for element in ds.as_numpy_iterator():
  print(element)
(1, 4, array([7, 8]))
(2, 5, array([ 9, 10]))
(3, 6, array([11, 12]))

# The number of elements in the resulting dataset is the same as
# the size of the smallest dataset in `datasets`.
d = tf.data.Dataset.range(13, 15)  # ==> [ 13, 14 ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, d))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(1, 13), (2, 14)]

__bool__

Просмотреть исходный код

__bool__()

__iter__

Просмотреть исходный код

__iter__()

Создаёт итератор для элементов этого набора данных.

Возвращаемый итератор реализует протокол Python Iterator.

__len__

Просмотреть исходный код

__len__()

Возвращает длину набора данных, если она известна и конечна.

Этот метод требует, чтобы вы работали в режиме eager и длина набора данных была известной и не бесконечной. Когда длина может быть неизвестной или бесконечной, или если вы работаете в режиме графа, используйте tf.data.Dataset.cardinality вместо этого.

__nonzero__

Просмотреть исходный код

__nonzero__()