tf.data.FixedLengthRecordDataset

A Dataset фиксированных записей из одного или нескольких двоичных файлов.

tf.data.FixedLengthRecordDataset(
    filenames, record_bytes, header_bytes=None, footer_bytes=None, buffer_size=None,
    compression_type=None, num_parallel_reads=None
)

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 цепочечно применять пользовательские Dataset преобразования, которые представлены функциями, принимающими один Dataset аргумент и возвращающими 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, который преобразует все элементы набора данных в NumPy.

Используйте as_numpy_iterator для проверки содержимого набора данных. Чтобы увидеть формы и типы элементов, печатайте элементы набора данных напрямую, 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, и элемент_спецификация набора данных содержала 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 количество входных элементов N равномерно и drop_remainder равен False). Если ваш код зависит от того, чтобы пакеты имели одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в True чтобы избежать создания более маленького 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 оперативной памяти. При последующих итерациях будут использоваться кэшированные данные.

Примечание: Для завершения кэширования входной набор данных должен быть пройден полностью. В противном случае при последующих итерациях кэшированные данные 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 читать данные из кэшированного файла. Изменение входной цепочки перед вызовом .cache() не будет иметь эффекта до тех пор, пока файл кэша не будет удалён 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 даст в точности те же элементы при каждой итерации по набору данных. Если вам нужно случайное упорядочение итераций, убедитесь, что вы вызываете shuffle после вызова cache.

cardinality

Просмотреть исходный код

cardinality()

Возвращает мощность набора данных, если она известна.

cardinality может вернуть tf.data.INFINITE_CARDINALITY, если набор данных содержит бесконечное число элементов, или tf.data.UNKNOWN_CARDINALITY, если анализ не смог определить количество элементов в наборе данных (например, когда источником набора 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, конкатенируя данный набор 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 встроенной функции 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
)

Фильтрует этот набор 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]

flat_map

Просмотреть исходный код

flat_map(
    map_func
)

Применяет функцию map_func к этому набору данных и уплощает результат.

Используйте flat_map для сохранения порядка элементов в наборе данных. Например, для уплощения набора данных пакетов 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 производит тот же результат, что и 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, сгенерированные generator, должны быть совместимы с заданными аргументами output_types и (необязательными) аргументами 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, были размещены на устройстве в том же процессе, что и Python-программа, вызвавшая Dataset.from_generator(). Тело generator не будет сериализовано в GraphDef, и не следует использовать этот метод, если вам нужно сериализовать модель и восстановить её в другой среде.

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

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 в качестве измерения набора данных. Все входные тензоры должны иметь одинаковый размер в своих первых измерениях.

# 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, а исполнение в режиме eager не включено, 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 превышению ограничений на размер сериализации графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативу, описанную в этом руководстве.

from_tensors

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensors(
    tensors
)

Создаёт набор данных с одним элементом, состоящим из заданных тензоров.

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, а исполнение в режиме eager не включено, 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 превышению ограничений на размер сериализации графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативу, описанную 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 управляют порядком, в котором производятся элементы. cycle_length контролирует количество входных элементов, обрабатываемых одновременно. Если вы установите cycle_length в 1, эта трансформация будет обрабатывать один входной элемент за раз и даст идентичные результаты tf.data.Dataset.flat_map. В общем, эта трансформация применит map_func к cycle_length входным элементам, откроет итераторы по возвращаемым Dataset объектам, и циклически пройдет по ним, производя block_length последовательных элементов из каждого итератора, и потребляя следующий входной элемент каждый раз, когда достигает конца итератора.

Например:

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, является детерминированным, пока map_func является чистой функцией и deterministic=True. Если map_func содержит какие-либо операции с состоянием, порядок доступа к этому состоянию не определён.

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 всех файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob.

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

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

Пример:

Если на нашем файловой системе есть следующие файлы:

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

Если в качестве директории передать "/path/to/dir/*.py", набор данных вернёт:

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

map

Просмотреть исходный код

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

Применяет 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 во входном наборе данных. map_func может быть использован для изменения как значений, так и структуры элементов набора данных. Например, для добавления 1 к каждому элементу или для проекции 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]

Подпись входных данных для 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 любые типы элементов набора данных.

Обратите внимание, что независимо от контекста, в котором определяется map_func (в режиме eager или в режиме графа), tf.data отслеживает функцию и выполняет её как граф. Чтобы использовать Python-код внутри функции, у вас есть несколько вариантов:

1) Воспользуйтесь AutoGraph для преобразования Python-кода в эквивалентную вычислительную задачу графа. Недостатком этого подхода является то, что AutoGraph может преобразовывать не весь Python-код.

2) Используйте tf.py_function, который позволяет писать произвольный Python-код, но, как правило, приводит к худшей производительности, чем способ 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, который также позволяет писать произвольный Python-код. Обратите внимание, что tf.py_function принимает тензоры, 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 целом 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 не требуется детерминированный порядок, 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)

options

Просмотреть исходный код

options()

Возвращает опции для 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 упакованные 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 число входных элементов N равномерно и drop_remainder равно False). Если ваш код зависит от того, чтобы пакеты имели 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 пакетирования могут иметь разные формы, и это преобразование дополнит 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 дополнен до этой длины в этом измерении.
• Если измерение неизвестно, компонент будет дополнен 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 с различными формами в tf.sparse.SparseTensor.

prefetch

Просмотреть исходный код

prefetch(
    buffer_size
)

Создаёт набор данных, который предвычисляет элементы из этого набора данных.

Большинство конвейеров ввода данных на основе наборов данных должны завершаться вызовом prefetch. Это позволяет подготавливать последующие элементы, пока обрабатывается текущий. Это часто улучшает задержку и пропускную способность, за счёт использования дополнительной памяти для хранения предвычисленных элементов.

Примечание: Как и другие методы Dataset , prefetch работает с элементами входного набора данных. Он не понимает концепции примеров и партий. examples.prefetch(2) будет предвычислять два элемента (2 примера), а examples.batch(20).prefetch(2) будет предвычислять 2 элемента (2 партии по 20 примеров каждая).

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 набор данных с последовательностью значений с заданным 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
)

Сокращает входной набор данных до одного элемента.

Преобразование последовательно применяет reduce_func к каждому элементу входного набора данных, пока набор данных не будет исчерпан, агрегируя информацию во внутренней памяти. Аргумент initial_state используется для начального состояния, а конечное состояние возвращается в качестве результата.

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, чтобы каждое исходное значение было отображено 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, генератора случайных чисел), то различные повторения могут генерировать разные элементы.

shard

Просмотреть исходный код

shard(
    num_shards, index
)

Создаёт набор данных, содержащий только 1/num_shards этого набора данных.

shard детерминирован. Набор данных, созданный с помощью A.shard(n, i) , будет содержать все элементы A, индекс которых mod n = 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 работнику 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 набор данных, прежде чем использовать оператор случайного выбора (например, shuffle).
• В целом лучше, если оператор разделения используется на ранней стадии конвейера набора данных. Например, при чтении из набора файлов TFRecord, разделите набор данных до преобразования набора данных в образцы входных данных. Это позволит избежать чтения каждого файла каждым процессором. 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
)

Случайным образом 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, не меньший, чем полный размер набора данных.

Например, если ваш набор данных содержит 10 000 элементов, но buffer_size установлено в 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, должен ли порядок перемешивания отличаться для каждой эпохи. В TF 1.X стандартный способ создания эпох осуществлялся с помощью преобразования 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 и с помощью итераций 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 меняться для каждого входного элемента, 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 копии данных для разделения объединённого 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) входные элементы в набор данных (вложенных) окон.

«Окно» — это конечный набор данных плоских элементов размера size (или, возможно, меньше, если нет достаточно входных элементов для заполнения окна и drop_remainder вычисляется как False).

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

Аргумент stride определяет шаг входных элементов, 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 когда преобразование window применяется к набору данных вложенных элементов, оно генерирует 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 являются «глобальными» в том смысле, что они применяются ко всему набору данных. Если параметры устанавливаются несколько раз, они объединяются, пока 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, с главным отличием, заключающимся в том, что аргумент datasets может представлять собой произвольную вложенную структуру 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.

Возвращённый итератор реализует протокол итератора Python.

__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. Если 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__()