tf.compat.v1.data.experimental.SqlDataset

A Dataset состоящий из результатов запроса SQL.

Наследуется от: Dataset, Dataset

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 цеплять пользовательские Dataset преобразования, которые представлены как 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, который преобразует все элементы набора данных в NumPy.

Используйте as_numpy_iterator для просмотра содержимого вашего набора данных. Чтобы увидеть формы и типы элементов, печатайте элементы набора данных напрямую вместо использования 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 выполняли в режиме eager, а 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,
    num_parallel_calls=None,
    deterministic=None,
    name=None
)

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 равно False). Если ваша программа зависит от того, что пакеты имеют одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в True для предотвращения создания меньшего пакета.

Примечание: Если ваша программа требует данных со статически известной формой (например, при использовании XLA), вы должны использовать drop_remainder=True. Без drop_remainder=True форма выходного набора данных будет иметь неизвестное ведущее измерение из-за возможности меньшего конечного пакета.

bucket_by_sequence_length

Просмотреть исходный код

bucket_by_sequence_length(
    element_length_func,
    bucket_boundaries,
    bucket_batch_sizes,
    padded_shapes=None,
    padding_values=None,
    pad_to_bucket_boundary=False,
    no_padding=False,
    drop_remainder=False,
    name=None
)

Преобразование, которое группирует элементы в Dataset по длине.

Элементы Dataset группируются по длине, а затем дополняются и объединяются в пакеты.

Это полезно для задач с последовательностями, в которых элементы имеют переменную длину. Группировка элементов с аналогичными длинами уменьшает общую долю заполнения в пакете, что увеличивает эффективность шагов обучения.

Ниже приведен пример букетизации входных данных в 3 пакета "[0, 3), [3, 5), [5, inf)" на основе длины последовательности с размером пакета 2.

elements = [
  [0], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7],
  [7, 8, 9, 10, 11], [13, 14, 15, 16, 19, 20], [21, 22]]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda: elements, tf.int64, output_shapes=[None])
dataset = dataset.bucket_by_sequence_length(
        element_length_func=lambda elem: tf.shape(elem)[0],
        bucket_boundaries=[3, 5],
        bucket_batch_sizes=[2, 2, 2])
for elem in dataset.as_numpy_iterator():
  print(elem)
[[1 2 3 4]
[5 6 7 0]]
[[ 7  8  9 10 11  0]
[13 14 15 16 19 20]]
[[ 0  0]
[21 22]]

cache

Просмотреть исходный код

cache(
    filename='', name=None
)

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 кэшированные данные.

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

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 из файла кэша. Изменение входной цепочки данных до вызова .cache() не повлияет до тех пор, пока файл кэша не будет удален или имя файла не будет изменено.

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

Примечание: cache будет производить в точности те же элементы во время каждой итерации по набору данных. Если вы хотите случайный порядок итерации, 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 исходным 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

choose_from_datasets

Просмотреть исходный код

@staticmethod
choose_from_datasets(
    datasets, choice_dataset, stop_on_empty_dataset=True
)

Создает набор данных, который детерминированно выбирает элементы из datasets.

Например, заданы следующие наборы данных:

datasets = [tf.data.Dataset.from_tensors("foo").repeat(),
            tf.data.Dataset.from_tensors("bar").repeat(),
            tf.data.Dataset.from_tensors("baz").repeat()]

# Define a dataset containing `[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]`.
choice_dataset = tf.data.Dataset.range(3).repeat(3)

result = tf.data.Dataset.choose_from_datasets(datasets, choice_dataset)

Элементы result будут:

"foo", "bar", "baz", "foo", "bar", "baz", "foo", "bar", "baz"

concatenate

Просмотреть исходный код

concatenate(
    dataset, name=None
)

Создает набор данных путём конкатенации данного набора данных с заданным 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
# compatible element specs.
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, name=None
)

Перечисляет 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, name=None
)

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]

filter_with_legacy_function

Просмотреть исходный код

filter_with_legacy_function(
    predicate
)

Фильтрация этого набора данных в соответствии с predicate. (устарело)

Примечание: Это аварийный выход для существующих случаев использования filter , которые не работают с функциями V2. Новые случаи использования настоятельно не рекомендуются, а существующие должны быть перенесены на filter, так как этот метод будет удален в версии V2.

flat_map

Просмотреть исходный код

flat_map(
    map_func, name=None
)

Применяет map_func к этому набору данных и уплощает результат.

Тип сигнатуры:

def flat_map(
  self: Dataset[T],
  map_func: Callable[[T], Dataset[S]]
) -> Dataset[S]

Используйте flat_map , если вы хотите убедиться, что порядок вашего набора данных останется прежним. Например, чтобы уплостить набор данных из батчей в набор данных из их элементов:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dataset = dataset.flat_map(
    lambda x: tf.data.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 тот же результат, что и tf.data.Dataset.interleave(cycle_length=1)

from_generator

Просмотреть исходный код

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

Создаёт набор данных Dataset, элементы которого генерируются generator. (устаревшие аргументы)

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 программа Python, которая вызвала Dataset.from_generator(). В частности, использование from_generator помешает использовать службу tf.data для масштабирования обработки набора данных. Тело 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.

Аргумент generator должен быть вызываемым объектом, возвращающим объект, поддерживающий протокол iter() (например, функцию-генератор).

Элементы, генерируемые generator, должны быть совместимы либо с указанным аргументом output_signature, либо с заданными аргументами output_types и (необязательно) output_shapes, в зависимости от того, какой из них был указан.

Рекомендуется вызывать from_generator с использованием аргумента output_signature. В этом случае вывод будет предполагаться состоящим из объектов с классами, формами и типами, определёнными объектами tf.TypeSpec из аргумента output_signature.

def gen():
  ragged_tensor = tf.ragged.constant([[1, 2], [3]])
  yield 42, ragged_tensor

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
     gen,
     output_signature=(
         tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32),
         tf.RaggedTensorSpec(shape=(2, None), dtype=tf.int32)))

list(dataset.take(1))
[(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=42>,
<tf.RaggedTensor [[1, 2], [3]]>)]

Также есть устаревший способ вызова from_generator с использованием только аргумента output_types или вместе с аргументом output_shapes. В этом случае вывод функции будет предполагаться состоящим из объектов tf.Tensor с типами, определёнными output_types, и с формами, которые неизвестны или определены аргументом output_shapes.

Примечание: Если generator зависит от изменяемых глобальных переменных или другого внешнего состояния, имейте в виду, что среда выполнения может вызывать generator несколько раз (чтобы поддержать повторение Dataset) и в любое время между вызовом Dataset.from_generator() и производством первого элемента от генератора. Изменение глобальных переменных или внешнего состояния может привести к неопределённому поведению, и мы рекомендуем явно кэшировать любое внешнее состояние в generator перед вызовом Dataset.from_generator().

Примечание: Хотя параметр output_signature позволяет возвращать элементы Dataset, область действия Dataset.from_generator() должна быть ограничена логикой, которую нельзя выразить через операции tf.data. Использование операций tf.data внутри функции-генератора является антипаттерном и может привести к постепенному росту потребления памяти.

from_sparse_tensor_slices

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_sparse_tensor_slices(
    sparse_tensor
)

Разделяет каждый тензор ранга-N tf.sparse.SparseTensor в этом наборе данных построчно. (устарело)

from_tensor_slices

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensor_slices(
    tensors, name=None
)

Создаёт набор данных Dataset, элементы которого представляют собой срезы 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 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 выполнение в режиме eager отключено, 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 ограничениям на размер графика сериализации. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативу, описанную в этом руководстве.

from_tensors

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensors(
    tensors, name=None
)

Создаёт набор данных Dataset с одним элементом, содержащим указанные тензоры.

from_tensors создаёт набор данных, содержащий только один элемент. Для разделения 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 выполнение в режиме eager отключено, значения будут встроены в граф как одна или несколько операций tf.constant. Для больших наборов данных (> 1 ГБ) это может привести к потере памяти и превышению байтовых ограничений сериализации графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативу, описанную в данном руководстве.

get_single_element

Просмотреть исходный код

get_single_element(
    name=None
)

Возвращает единственный элемент dataset.

Функция позволяет использовать tf.data.Dataset в бессостоятельном выражении «тензор-в-тензор-на-выходе», без создания итератора. Это облегчает преобразование данных над тензорами с использованием оптимизированной абстракции tf.data.Dataset поверх них.

Например, рассмотрим preprocessing_fn, который принимает на вход исходные признаки и возвращает обработанные признаки вместе с меткой.

def preprocessing_fn(raw_feature):
  # ... the raw_feature is preprocessed as per the use-case
  return feature

raw_features = ...  # input batch of BATCH_SIZE elements.
dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices(raw_features)
          .map(preprocessing_fn, num_parallel_calls=BATCH_SIZE)
          .batch(BATCH_SIZE))

processed_features = dataset.get_single_element()

В приведенном выше примере тензор raw_features длиной BATCH_SIZE был преобразован в tf.data.Dataset. Далее каждый из raw_feature был преобразован с помощью preprocessing_fn, а обработанные признаки были сгруппированы в одну партию. Конечный dataset содержит только один элемент, который представляет собой пакет всех обработанных признаков.

Примечание: dataset должен содержать только один элемент.

Теперь вместо создания итератора для dataset и извлечения пакета признаков используется функция tf.data.get_single_element(), чтобы пропустить процесс создания итератора и напрямую вывести пакет признаков.

Это может быть особенно полезно, когда преобразования тензоров выражены как операции tf.data.Dataset, и вы хотите использовать эти преобразования при обслуживании своей модели.

Keras

model = ... # A pre-built or custom model

class PreprocessingModel(tf.keras.Model):
  def __init__(self, model):
    super().__init__(self)
    self.model = model

  @tf.function(input_signature=[...])
  def serving_fn(self, data):
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
    ds = ds.map(preprocessing_fn, num_parallel_calls=BATCH_SIZE)
    ds = ds.batch(batch_size=BATCH_SIZE)
    return tf.argmax(self.model(ds.get_single_element()), axis=-1)

preprocessing_model = PreprocessingModel(model)
your_exported_model_dir = ... # save the model to this path.
tf.saved_model.save(preprocessing_model, your_exported_model_dir,
              signatures={'serving_default': preprocessing_model.serving_fn}
              )

Estimator

В случае с оценщиками, вам обычно нужно определить serving_input_fn, который потребует обработки признаков моделью во время вывода.

def serving_input_fn():

  raw_feature_spec = ... # Spec for the raw_features
  input_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(
      raw_feature_spec, default_batch_size=None)
  )
  serving_input_receiver = input_fn()
  raw_features = serving_input_receiver.features

  def preprocessing_fn(raw_feature):
    # ... the raw_feature is preprocessed as per the use-case
    return feature

  dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices(raw_features)
            .map(preprocessing_fn, num_parallel_calls=BATCH_SIZE)
            .batch(BATCH_SIZE))

  processed_features = dataset.get_single_element()

  # Please note that the value of `BATCH_SIZE` should be equal to
  # the size of the leading dimension of `raw_features`. This ensures
  # that `dataset` has only element, which is a pre-requisite for
  # using `dataset.get_single_element()`.

  return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(
      processed_features, serving_input_receiver.receiver_tensors)

estimator = ... # A pre-built or custom estimator
estimator.export_saved_model(your_exported_model_dir, serving_input_fn)

group_by_window

Просмотреть исходный код

group_by_window(
    key_func, reduce_func, window_size=None, window_size_func=None, name=None
)

Группирует окна элементов по ключу и сводит их.

Это преобразование сопоставляет каждый последовательный элемент в наборе данных с ключом, используя key_func, и группирует элементы по ключу. Затем оно применяет reduce_func к не более чем window_size_func(key) элементам, соответствующим одному ключу. Все, кроме конечного окна для каждого ключа, будут содержать window_size_func(key) элементов; конечное окно может быть меньше.

Вы можете предоставить либо постоянный window_size, либо размер окна, определяемый ключом через window_size_func.

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
window_size = 5
key_func = lambda x: x%2
reduce_func = lambda key, dataset: dataset.batch(window_size)
dataset = dataset.group_by_window(
          key_func=key_func,
          reduce_func=reduce_func,
          window_size=window_size)
for elem in dataset.as_numpy_iterator():
  print(elem)
[0 2 4 6 8]
[1 3 5 7 9]

interleave

Просмотреть исходный код

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

Применяет map_func к этому набору данных и переплетает результаты.

Подпись типа:

def interleave(
  self: Dataset[T],
  map_func: Callable[[T], Dataset[S]]
) -> Dataset[S]

Например, вы можете использовать Dataset.interleave(), чтобы обработать много входных файлов параллельно:

# 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 генерируются элементы. cycle_length управляет числом входных элементов, которые обрабатываются параллельно. Если вы установите cycle_length в 1, это преобразование будет обрабатывать по одному входному элементу за раз и даст аналогичные результаты tf.data.Dataset.flat_map. В общем случае, это преобразование применит map_func к cycle_length входным элементам, откроет итераторы на возвращённых объектах Dataset , проциклится по ним, генерируя block_length последовательных элементов из каждого итератора и потребляя следующий входной элемент каждый раз, когда он 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, выдаваемых этим преобразованием, детерминирован, пока map_func — чистая функция и deterministic=True. Если map_func содержит какие-либо состоятельные операции, порядок доступа к этому состоянию не определён.

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

list_files

Просмотреть исходный код

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

Набор данных всех файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob.

Аргумент file_pattern должен содержать небольшое количество шаблонов glob. Если имена файлов уже отфильтрованы с помощью glob, используйте Dataset.from_tensor_slices(filenames) вместо этого, так как повторное использование glob для каждого имени файла с list_files может привести к низкой производительности при работе с удалёнными системами хранения.

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

Пример:

Если на файловой системе есть следующие файлы:

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

Если в качестве каталога передать "/path/to/dir/*.py", 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. (устаревший)

Примечание: Возвращаемый итератор будет в неинициализированном состоянии, и вам необходимо 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. (устаревший)

Примечание: Возвращаемый итератор будет инициализирован автоматически. Итератор "one-shot" в настоящее время 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, name=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, в котором они появлялись во входном наборе. map_func можно использовать для изменения как значений, так и структуры элементов набора данных. Поддерживаемые структуры элементов документированы здесь.

Например, map можно использовать для добавления 1 к каждому элементу или для проекции подмножества компонентов элементов.

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 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 map_func определён (eager или граф), tf.data отслеживает функцию и выполняет её как граф. Для использования кода Python внутри функции у вас есть несколько вариантов:

1) Используйте AutoGraph для преобразования кода Python в эквивалентное вычисление графа. Недостатком этого подхода является то, что AutoGraph может преобразовать некоторые, но не все части кода Python.

2) Используйте tf.py_function, который 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, который 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 целом исключает возможность выполнения пользовательских преобразований параллельно (из-за блокировки интерпретатора Python).

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

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

Порядок элементов, возвращаемых этим преобразованием, детерминированный, если deterministic=True. Если map_func содержит операции с состоянием, и num_parallel_calls > 1, порядок доступа к этому состоянию не определён, поэтому значения выходных элементов могут быть не детерминированными независимо от значения флага deterministic.

map_with_legacy_function

Просмотреть исходный код

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

Применяет map_func ко всем элементам этого набора данных. (устарело)

Примечание: Это временное решение для существующих случаев использования map которые не работают с функциями V2. Новые использования крайне не рекомендуются, и существующие следует мигрировать на map, так как этот метод будет удален в 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,
    name=None
)

Объединяет последовательные элементы этого набора данных в отсортированные пакеты.

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

Подобно 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 это False). Если ваша программа зависит от того, чтобы пакеты имели одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в значение True для предотвращения создания меньшего пакета.

В отличие от tf.data.Dataset.batch, входные элементы для объединения в пакет могут иметь разные формы, и это преобразование будет заполнять 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 размера 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, name=None
)

Создаёт Dataset который предварительно извлекает элементы из этого набора данных.

Большинство конвейеров ввода набора данных должны заканчиваться вызовом prefetch. Это позволяет готовить последующие элементы, в то время как текущий элемент обрабатывается. Это часто улучшает задержки и пропускную способность за счёт использования дополнительной памяти для хранения предварительно извлечённых элементов.

Примечание: Как и другие методы Dataset, prefetch работает с элементами входного набора данных. Он не имеет понятия о примерах против пакетов. examples.prefetch(2) предварительно извлечёт два элемента (2 примера), в то время как examples.batch(20).prefetch(2) предварительно извлечёт 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]

random

Просмотреть исходный код

@staticmethod
random(
    seed=None, name=None
)

Создаёт набор Dataset псевдослучайных значений.

Набор генерирует последовательность целочисленных значений, равномерно распределённых.

ds1 = tf.data.Dataset.random(seed=4).take(10)
ds2 = tf.data.Dataset.random(seed=4).take(10)
print(list(ds2.as_numpy_iterator())==list(ds2.as_numpy_iterator()))
True

range

Просмотреть исходный код

@staticmethod
range(
    *args, **kwargs
)

Создаёт набор Dataset с диапазоном 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, name=None
)

Преобразует входной набор данных в единственный элемент.

Преобразование вызывает reduce_func последовательно на каждом элементе входного набора данных, пока набор не будет исчерпан, агрегируя информацию во внутреннем состоянии. 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

rejection_resample

Просмотреть исходный код

rejection_resample(
    class_func, target_dist, initial_dist=None, seed=None, name=None
)

Преобразование, повторно выбирающее элементы набора данных для достижения целевого распределения.

Рассмотрим пример, где набор данных с начальным распределением данных init_dist должен быть повторно выбран для достижения распределения target_dist.

initial_dist = [0.6, 0.4]
num_classes = len(initial_dist)
num_samples = 1000
data_np = np.random.choice(num_classes, num_samples, p=initial_dist)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data_np)

Значение x будет близко к {0: 50000, 1: 50000} в соответствии с распределением initial_dist.

target_dist = [0.5, 0.5]
resampled_dataset = dataset.rejection_resample(
   class_func=lambda x: x,
   target_dist=target_dist,
   initial_dist=initial_dist)
resampled_dataset = resampled_dataset.map(
    lambda class_func_result, data: data)

Распределение значений классов в resampled_distribution теперь будет близко к целевому распределению.

repeat

Просмотреть исходный код

repeat(
    count=None, name=None
)

Повторяет набор данных, чтобы каждый исходный элемент был просмотрен 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 входной набор данных зависит от глобального состояния (например, генератора случайных чисел) или его вывод не является детерминированным (например, из-за shuffle), то различные повторения могут генерировать разные элементы.

sample_from_datasets

Просмотреть исходный код

@staticmethod
sample_from_datasets(
    datasets, weights=None, seed=None, stop_on_empty_dataset=False
)

Случайно выбирает элементы из наборов данных в datasets.

Создаёт набор данных, интерполируя элементы из datasets с вероятностью weight[i] выбора элемента из набора данных i. Выборка происходит без возврата. Например, предположим, что у нас есть 2 набора данных:

dataset1 = tf.data.Dataset.range(0, 3)
dataset2 = tf.data.Dataset.range(100, 103)

Предположим, что мы выбираем из этих 2 наборов данных с указанными весами:

sample_dataset = tf.data.Dataset.sample_from_datasets(
    [dataset1, dataset2], weights=[0.5, 0.5])

Один из возможных результатов элементов в sample_dataset:

print(list(sample_dataset.as_numpy_iterator()))
# [100, 0, 1, 101, 2, 102]

scan

Просмотреть исходный код

scan(
    initial_state, scan_func, name=None
)

Преобразование, которое применяет функцию к входному набору данных.

Это преобразование является состоятельным аналогом tf.data.Dataset.map. Помимо применения scan_func к элементам входного набора данных, scan() накапливает один или несколько тензоров состояния, начальные значения которых initial_state.

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
initial_state = tf.constant(0, dtype=tf.int64)
scan_func = lambda state, i: (state + i, state + i)
dataset = dataset.scan(initial_state=initial_state, scan_func=scan_func)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

shard

Просмотреть исходный код

shard(
    num_shards, index, name=None
)

Создает набор данных, содержащий только 1/num_shards элементов этого набора данных.

shard является детерминированным. Набор данных, созданный A.shard(n, i) будет содержать все элементы A, чей индекс 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 распределенном обучении, так как он позволяет каждому процессору читать уникальный подмножество.

При чтении одного входного файла вы можете разбить 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 до использования любого оператора случайной выборки (например, shuffle).
• В целом, лучше использовать оператор разделения на ранних этапах обработки набора данных. Например, при чтении из набора файлов TFRecord, разбейте набор данных на части перед преобразованием в обучающие примеры. Это позволит избежать чтения каждого файла на каждом процессоре. Следующее является примером эффективной стратегии разбиения набора данных в полной обработке:

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, name=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, равный или больший, чем полный размер набора данных.

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

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

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

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=False)
dataset = dataset.repeat(2)
# [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 итераций Python:

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

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

skip

Просмотреть исходный код

skip(
    count, name=None
)

Создает набор данных, пропускающий count элементов из этого набора данных.

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

snapshot

Просмотреть исходный код

snapshot(
    path,
    compression='AUTO',
    reader_func=None,
    shard_func=None,
    name=None
)

API для сохранения вывода входного набора данных.

API snapshot позволяет пользователям прозрачно сохранять вывод своей предварительной обработки на диск и материализовывать предварительно обработанные данные в другом запуске обучения.

Этот API позволяет объединить повторяющиеся шаги предварительной обработки и повторно использовать уже обработанные данные, жертвуя хранением на диске и пропускной способностью сети, чтобы освободить больше ресурсов ЦП и вычислительного времени ускорителя.

https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20200107-tf-data-snapshot.md содержит подробную документацию по проектированию этой функции.

Пользователи могут указывать различные параметры для управления поведением snapshot, включая чтение и запись снимков, передавая пользовательские функции в параметры reader_func и shard_func.

shard_func - это задаваемая пользователем функция, которая сопоставляет входные элементы с фрагментами снимков.

Пользователи могут указать эту функцию, чтобы контролировать, как файлы снимков записываются на диск. Ниже приведен пример того, как может быть написана потенциальная функция shard_func.

dataset = ...
dataset = dataset.enumerate()
dataset = dataset.snapshot("/path/to/snapshot/dir",
    shard_func=lambda x, y: x % NUM_SHARDS, ...)
dataset = dataset.map(lambda x, y: y)

reader_func - это задаваемая пользователем функция, которая принимает один аргумент: (1) набор данных наборов данных, каждый из которых представляет «раздел» элементов исходного набора данных. Мощность входного набора данных соответствует количеству фрагментов, указанных в shard_func (см. выше). Функция должна возвращать набор данных элементов исходного набора данных.

Пользователи могут указать эту функцию, чтобы контролировать, как файлы снимков читаются с диска, включая количество перемешивания и параллелизма.

Вот пример стандартной функции чтения, которую может определить пользователь. Эта функция позволяет перемешивать набор данных и параллельно читать наборы данных:

def user_reader_func(datasets):
  # shuffle the datasets splits
  datasets = datasets.shuffle(NUM_CORES)
  # read datasets in parallel and interleave their elements
  return datasets.interleave(lambda x: x, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

dataset = dataset.snapshot("/path/to/snapshot/dir",
    reader_func=user_reader_func)

По умолчанию snapshot параллелизует чтение по количеству ядер системы, но не будет пытаться перемешать данные.

take

Просмотреть исходный код

take(
    count, name=None
)

Создает объект 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]

take_while

Просмотреть исходный код

take_while(
    predicate, name=None
)

Преобразование, останавливающее итерацию набора данных на основе predicate.

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.take_while(lambda x: x < 5)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0, 1, 2, 3, 4]

unbatch

Просмотреть исходный код

unbatch(
    name=None
)

Разделяет элементы набора данных на несколько элементов.

Например, если элементы набора данных имеют форму [B, a0, a1, ...], где B может изменяться для каждого элемента ввода, то для каждого элемента в наборе данных набор данных unbatched 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 пакетного тензора на меньшие, непакетные тензоры. При оптимизации производительности старайтесь избегать ненужного использования unbatch.

unique

Просмотреть исходный код

unique(
    name=None
)

Преобразование, отбрасывающее повторяющиеся элементы из Dataset.

Используйте это преобразование для создания набора данных, содержащего один экземпляр каждого уникального элемента ввода. Например:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 37, 2, 37, 2, 1])
dataset = dataset.unique()
sorted(list(dataset.as_numpy_iterator()))
[1, 2, 37]

Примечание: Это преобразование поддерживает только наборы данных, которые помещаются в память и имеют элементы типа tf.int32, tf.int64 или tf.string.

window

Просмотреть исходный код

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

Возвращает набор данных «окна».

Каждое «окно» — это набор данных, содержащий подмножество элементов входного набора данных. Это конечные наборы данных размером size (или меньше, если нет достаточно входных элементов для заполнения окна и drop_remainder оценивается как False).

Например:

dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(3)
for window in dataset:
  print(window)
<...Dataset element_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)>
<...Dataset element_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)>
<...Dataset element_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)>

Так как окна — это наборы данных, их можно перебирать:

for window in dataset:
  print([item.numpy() for item in window])
[0, 1, 2]
[3, 4, 5]
[6]

Сдвиг

Аргумент shift определяет количество входных элементов, смещаемых между началом каждого окна. Если нумерация окон и элементов начинается 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.

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

Шаг

Аргумент stride определяет шаг между входными элементами внутри окна.

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

Вложенные элементы

При применении преобразования window к набору данных, элементы которого являются вложенными структурами, создается набор данных, где элементы имеют ту же вложенную структуру, но каждый лист заменён окном. Другими словами, вложение применяется вне окон, а не внутри них.

Подпись типа:

def window(
    self: Dataset[Nest[T]], ...
) -> Dataset[Nest[Dataset[T]]]

Применение window к набору данных кортежей даёт кортеж окон:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([1, 2, 3, 4, 5],
                                              [6, 7, 8, 9, 10]))
dataset = dataset.window(2)
windows = next(iter(dataset))
windows
(<...Dataset element_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None)>,
 <...Dataset element_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None)>)

def to_numpy(ds):
  return list(ds.as_numpy_iterator())

for windows in dataset:
  print(to_numpy(windows[0]), to_numpy(windows[1]))
[1, 2] [6, 7]
[3, 4] [8, 9]
[5] [10]

Применение window к набору данных словарей даёт словарь Datasets:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'a': [1, 2, 3],
                                              'b': [4, 5, 6],
                                              'c': [7, 8, 9]})
dataset = dataset.window(2)
def to_numpy(ds):
  return list(ds.as_numpy_iterator())

for windows in dataset:
  print(tf.nest.map_structure(to_numpy, windows))
{'a': [1, 2], 'b': [4, 5], 'c': [7, 8]}
{'a': [3], 'b': [6], 'c': [9]}

Сгладить набор данных окон

Методы Dataset.flat_map и Dataset.interleave могут использоваться для сглаживания набора данных окон в один набор данных.

Аргументом flat_map является функция, которая принимает элемент из набора данных и возвращает набор данных. flat_map последовательно объединяет полученные наборы данных.

Например, чтобы преобразовать каждое окно в плотный тензор:

size = 3
dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(size, shift=1,
                                          drop_remainder=True)
batched = dataset.flat_map(lambda x:x.batch(3))
for batch in batched:
  print(batch.numpy())
[0 1 2]
[1 2 3]
[2 3 4]
[3 4 5]
[4 5 6]

with_options

Просмотреть исходный код

with_options(
    options, name=None
)

Возвращает новый объект 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.deterministic = False
ds = ds.with_options(options)

zip

Просмотреть исходный код

@staticmethod
zip(
    datasets, name=None
)

Создаёт Dataset путём объединения заданных наборов данных.

Этот метод имеет схожую семантику со встроенной функцией zip() в Python, основное отличие заключается в том, что аргумент datasets может быть (вложенной) структурой Dataset объектов. Поддерживаемые механизмы вложения описаны здесь.

# 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 данного 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 известна и не бесконечной. В случае, если длина неизвестна или бесконечна, или если вы работаете в режиме графа, используйте tf.data.Dataset.cardinality.

__nonzero__

Просмотреть исходный код

__nonzero__()