tf.compat.v1.data.FixedLengthRecordDataset

A набор фиксированной длины записей из одного или нескольких двоичных файлов.

Наследуется от: Dataset, Dataset

tf.compat.v1.data.FixedLengthRecordDataset(
    filenames,
    record_bytes,
    header_bytes=None,
    footer_bytes=None,
    buffer_size=None,
    compression_type=None,
    num_parallel_reads=None,
    name=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 объединять 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 проверки содержимого вашего набора данных. Чтобы увидеть формы и типы элементов, распечатайте 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 набора данных содержал только TensorSpec компоненты.

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

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

as_numpy_iterator() сохранит вложенную структуру элементов набора данных.

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

batch

Просмотреть исходный код

batch(
    batch_size,
    drop_remainder=False,
    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 ваш код зависит от того, что пакеты имеют одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в True для предотвращения создания меньшего пакета.

Примечание: Если ваш код требует, чтобы данные имели статически известную форму (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 создания 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 заполняются и объединяются в пакеты.

Это полезно для задач с последовательностями, в которых элементы имеют переменную длину. Группирование элементов с похожими длинами уменьшает общую долю заполнения в пакете, что повышает эффективность шага обучения.

Ниже приведен пример разбиения входных данных на 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 оперативной памяти. Последующие итерации будут использовать кэшированные данные.

Примечание: Для завершения кэширования входной набор данных должен быть полностью проитерирован. В противном случае последующие итерации не будут использовать 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 считывать данные из кэшированного файла. Изменение входной цепочки обработки данных перед вызовом .cache() не повлияет, пока файл кэша не будет удален или не будет изменено имя файла.

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 генерировать точно такие же элементы при каждой итерации по набору данных. Если вы хотите случайным образом упорядочить итерацию, убедитесь, что вызывается 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

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 набора данных result будут:

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

concatenate

Просмотреть исходный код

concatenate(
    dataset, name=None
)

Создает набор данных путем конкатенации данного набора данных с этим набором данных.

a = tf.data.Dataset.range(1, 4)  # ==> [ 1, 2, 3 ]
b = tf.data.Dataset.range(4, 8)  # ==> [ 4, 5, 6, 7 ]
ds = a.concatenate(b)
list(ds.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# The input dataset and dataset to be concatenated should have
# 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
)

Фильтрует этот набор данных в соответствии с predicate. (устарело)

Примечание: Это аварийный выход для существующего использования filter, который не работает с функциями V2. Новые использования настоятельно не рекомендуются, а существующие следует перенести на filter, так как этот метод будет удален в V2.

flat_map

Просмотреть исходный код

flat_map(
    map_func, name=None
)

Применяет map_func к этому набору данных и сплющивает результат.

Тип подписи:

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

Используйте flat_map, если хотите убедиться, что порядок вашего набора данных останется прежним. Например, чтобы сплющить набор данных из пакетов 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, поскольку 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=None,
    output_shapes=None,
    args=None,
    output_signature=None,
    name=None
)

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

Примечание: Текущая реализация Dataset.from_generator() использует tf.numpy_function и наследует те же ограничения. В частности, он требует, чтобы операции, связанные с набором данных и итератором, были размещены на устройстве в том же процессе, что и программа Python, которая вызвала Dataset.from_generator(). В частности, использование from_generator помешает использовать tf.data service для масштабирования обработки набора данных. Тело generator не будет сериализовано в GraphDef, и вы не должны использовать этот метод, если вам нужно сериализовать вашу модель и восстановить её в другой среде.

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

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

Рекомендуемый способ вызова from_generator — использовать аргумент output_signature. В этом случае выходной набор предполагается 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 помощью либо только аргумента output_types, либо вместе с аргументом output_shapes. В этом случае результат функции предполагается состоящим из объектов tf.Tensor с типами, определёнными output_types, и формами, которые либо неизвестны, либо определены output_shapes.

Примечание: Если generator зависит от изменяемых глобальных переменных или других внешних состояний, имейте в виду, что среда выполнения может вызывать generator многократно (чтобы поддерживать повторение Dataset) и в любое время между вызовом Dataset.from_generator() и генерацией первого элемента 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 с помощью операций tf.data. Использование операций tf.data внутри функции-генератора — это антипаттерн и может привести к постепенному увеличению 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 по строкам. (устарело)

from_tensor_slices

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensor_slices(
    tensors, name=None
)

Создаёт набор данных, элементы которого являются срезами заданных тензоров.

Заданные тензоры нарезаются по первому измерению. Эта операция сохраняет структуру входных тензоров, удаляя первое измерение каждого тензора и используя его как измерение набора данных. Все входные тензоры должны иметь одинаковый размер в 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 не включено, 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 столкновениям с ограничениями размера 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, name=None
)

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

from_tensors генерирует набор данных, содержащий только один элемент. Чтобы разбить входной тензор на несколько элементов, используйте from_tensor_slices.

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

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

Обратите внимание, что если tensors содержит массив NumPy, и 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 проблемам с ограничениями размера графа при сериализации. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативный подход, описанный в этом руководстве.

get_single_element

Просмотреть исходный код

get_single_element(
    name=None
)

Возвращает единственный элемент набора данных dataset.

Функция позволяет использовать набор данных tf.data.Dataset в бессостоятельном выражении «тензор-в-тензор», не создавая итератор. Это упрощает преобразование данных в тензорах с помощью оптимизированной абстракции набора данных tf.data.Dataset над ними.

Например, рассмотрим набор данных 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 примере тензор raw_features длиной BATCH_SIZE был преобразован в набор данных tf.data.Dataset. Затем каждый элемент raw_feature был обработан с помощью preprocessing_fn, и обработанные признаки были сгруппированы в один пакет. Результирующий набор данных dataset содержит только один элемент — пакет всех обработанных признаков.

Примечание: Набор данных dataset должен содержать только один элемент.

Теперь, вместо создания итератора для набора данных dataset и получения пакета признаков, используется функция tf.data.get_single_element(), чтобы пропустить создание итератора и напрямую вывести пакет признаков.

Это может быть особенно полезно, когда преобразования тензоров выражаются как операции набора данных tf.data.Dataset, и вы хотите использовать эти преобразования при обслуживании вашей 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 оценщиков, вам нужно обычно определить serving_input_fn , которая потребует обработки признаков моделью при выводе.

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 выполняет их сокращение.

Это преобразование сопоставляет каждый последовательный элемент в наборе данных с ключом с помощью key_func и группирует элементы по ключу. Затем оно применяет reduce_func к не более чем window_size_func(key) элементам, соответствующим одному и тому же 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 чередует результаты.

The type signature is:

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

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

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

Аргументы cycle_length и block_length контролируют порядок вывода элементов. cycle_length определяет количество входных элементов, которые обрабатываются одновременно. Если вы установите cycle_length в 1, это преобразование будет обрабатывать один входной элемент за раз, и даст идентичные результаты tf.data.Dataset.flat_map. В общем случае, это преобразование будет применять map_func к cycle_length входным элементам, открывать итераторы на возвращённых Dataset объектах, и циклически проходить 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, выдаваемых этим преобразованием, является детерминированным, если map_func — чистая функция и deterministic=True. Если map_func содержит какие-либо состоятельные операции, порядок доступа к этому состоянию не определён.

Производительность часто может быть улучшена установкой num_parallel_calls , чтобы interleave использовало несколько потоков для получения элементов. Если детерминизм не требуется, то установление deterministic=False также может улучшить производительность.

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 были обработаны с помощью glob, используйте Dataset.from_tensor_slices(filenames) вместо этого, так как повторная обработка каждого имени файла с помощью 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, перемешанном порядке. Передайте seed или shuffle=False для получения результатов в определённом порядке.

Пример:

Если на нашей файловой системе есть следующие файлы:

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

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

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

make_initializable_iterator

Просмотреть исходный код

make_initializable_iterator(
    shared_name=None
)

Создаёт итератор для элементов этого набора данных. (устарело)

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

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

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

make_one_shot_iterator

Просмотреть исходный код

make_one_shot_iterator()

Создаёт итератор для элементов этого набора данных. (устарело)

Примечание: Возвращённый 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 ко всем элементам этого набора данных.

Это преобразование применяет map_func к каждому элементу этого набора данных и возвращает новый набор данных, содержащий преобразованные элементы в том же порядке, что и в исходном наборе данных. map_func может использоваться 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 компонент 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 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 любой тип элементов набора данных.

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

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

2) Используйте tf.py_function, который позволяет писать произвольный Python-код, 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 Python-код. Обратите внимание, что tf.py_function принимает tf.Tensor, тогда как tf.numpy_function принимает NumPy-массивы и возвращает только NumPy-массивы. 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 Python GIL).

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

Порядок элементов, возвращаемых этим преобразованием, является детерминированным, 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
)

Отображает map_func по элементам этого набора данных. (устаревшее)

Примечание: Это аварийный выход для существующего использования map , которое не работает с функциями V2. Новые использования категорически не рекомендуются, и существующие должны быть перенесены в map, так как этот метод будет удалён в V2.

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,
    name=None
)

Объединяет последовательные элементы этого набора данных в заполненные пакеты.

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

Как и в 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 является False). Если ваша программа зависит от того, что пакеты имеют одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в True, чтобы предотвратить создание меньшего пакета.

В отличие от tf.data.Dataset.batch, входные элементы для пакетной обработки 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 этой длины 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, пока обрабатывается текущий элемент. Это часто улучшает задержку 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), а 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

Просмотр исходного кода

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

Создаёт Dataset псевдослучайных значений.

Набор данных генерирует последовательность целых 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

Просмотр исходного кода

@staticmethod
range(
    *args, **kwargs
)

Создаёт Dataset последовательности 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

Просмотр исходного кода

reduce(
    initial_state, reduce_func, name=None
)

Сводит набор данных к одному элементу.

Преобразование последовательно применяет reduce_func к каждому элементу входного набора данных до исчерпания набора данных, 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

Просмотр исходного кода

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

Преобразование, которое перевыбирает набор данных в соответствии с целевым распределением.

Рассмотрим следующий пример, где набор данных с исходным распределением данных init_dist необходимо перевыбрать в набор данных с распределением 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

Просмотр исходного кода

repeat(
    count=None, name=None
)

Повторяет этот набор данных, так что каждое исходное значение отображается 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 upstream shuffle ), то разные повторения могут генерировать разные элементы.

sample_from_datasets

Просмотр исходного кода

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

Выборка элементов случайным образом из наборов данных в datasets.

Создаёт набор данных, переплетая элементы из datasets с вероятностью weight[i] выбора элемента из набора данных i. Выборка происходит без повторений. 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 сканирует функцию по входному набору данных.

Это преобразование является состоятельным аналогом tf.data.Dataset.map. Помимо отображения scan_func по 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
)

Создаёт 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, для которых 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 распределённом обучении, поскольку он позволяет каждому процессу 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 разбили данные до применения любых рандомизирующих операторов (таких как перемешивание).
• В целом лучше всего использовать оператор разбивки на ранних этапах обработки набора данных. Например, при чтении из набора файлов TFRecord разбивайте данные до преобразования набора данных в входные образцы. Это предотвращает чтение каждого файла на каждом процессе. Следующее - пример эффективной стратегии разбивки данных 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, name=None
)

Случайным образом перемешивает элементы этого набора данных.

Этот набор данных заполняет буфер buffer_size элементами, а 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 задан как 1 000, то shuffle изначально выберет случайный элемент только из первых 1 000 элементов в буфере. После выбора элемента его место в буфере заменяется следующим (т.е. 1 001-м) элементом, сохраняя буфер размером 1 000 элементов.

reshuffle_each_iteration управляет тем, должен ли порядок перемешивания отличаться для каждой эпохи. В TF 1.X стандартным способом создания эпох было использование преобразования 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 также создавать эпохи с помощью итерации 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
)

Создаёт 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 выходных данных входного набора данных.

API снимка позволяет пользователям прозрачно сохранять выходные данные своего конвейера предобработки на диск и материализовать предварительно обработанные данные в другом запуске обучения.

Это API позволяет объединить повторяющиеся шаги предобработки и использовать уже обработанные данные, торгуясь дисковым хранилищем и пропускной способностью сети для высвобождения больше ценных ресурсов ЦП и вычислительной мощности ускорителя.

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

Пользователи могут указать различные параметры для управления поведением снимка, включая то, как снимки читаются и записываются, передав в параметры reader_func и shard_func пользовательские функции.

shard_func — это определяемая пользователем функция, которая отображает входные элементы на фрагменты снимка.

Пользователи могут указать эту функцию для управления тем, как файлы снимка записываются на диск. Ниже приведён пример потенциальной реализации 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 определяемая пользователем функция, которая принимает один аргумент: (1) набор данных из наборов данных, каждый из которых представляет «разделение» элементов исходного набора данных. Мощность входного набора данных соответствует количеству фрагментов, указанных в shard_func (см. выше). Функция должна возвращать набор данных из элементов исходного набора данных.

Пользователи могут указать эту функцию для управления тем, как файлы снимка считываются с диска, включая степень перемешивания и параллелизма.

Вот пример стандартной читающей функции, которую может определить пользователь. Эта функция позволяет и 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 числу ядер на системе, но не пытается перемешать данные.

take

Просмотреть исходный код

take(
    count, name=None
)

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]

take_while

Просмотреть исходный код

take_while(
    predicate, name=None
)

Преобразование, которое останавливает 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 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.

unique

Просмотреть исходный код

unique(
    name=None
)

Преобразование, которое отбрасывает дублируемые элементы набора данных.

Используйте это преобразование для создания набора данных, который содержит один экземпляр каждого уникального элемента в входе. 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 «окон».

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

Поскольку окна являются наборами 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, которые смещаются между началом каждого окна. Если номера окон и элементов начинаются 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 в окне.

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, чьи элементы являются вложенными структурами, он создаёт набор данных, где элементы имеют ту же вложенную структуру, но каждый лист заменяется окном. Другими словами, вложение применяется вне окон, а не внутри них.

Тип подписи:

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 окон:

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]}

Сглаживание набора данных окон

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

Аргумент к flat_map — функция, которая берёт элемент из набора данных и возвращает набор данных. flat_map связывает полученные наборы данных последовательно.

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 набор данных tf.data.Dataset с заданными параметрами.

Параметры «глобальные» в том смысле, что они применяются ко всему набору данных. Если параметры устанавливаются несколько раз, они объединяются, при условии, что различные 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 семантику, аналогичную встроенной функции zip() в Python, с основным отличием в том, что аргумент datasets может быть (вложенной) структурой объектов Dataset. Поддерживаемые механизмы вложенности 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 этого набора данных.

Возвращаемый итератор реализует протокол Python Iterator.

__len__

Просмотреть исходный код

__len__()

Возвращает длину набора данных, если она известна и конечна.

Этот метод требует, чтобы вы выполняли код в режиме eager и чтобы длина набора данных была известна 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__()