tf.compat.v1.data.TextLineDataset

A набор строк из одного или нескольких текстовых файлов.

Наследуется от: Dataset, Dataset

tf.compat.v1.data.TextLineDataset(
    filenames,
    compression_type=None,
    buffer_size=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 цепочке пользовательские Dataset преобразования, которые представляют собой функции, принимающие один Dataset аргумент и возвращающие преобразованный Dataset.

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

as_numpy_iterator

Просмотреть исходный код

as_numpy_iterator()

Возвращает итератор, 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 с помощью 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 содержит 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 является False). Если ваша программа зависит от того, что у пакетов одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder на True, чтобы избежать создания меньшего пакета.

Примечание: Если ваша программа 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 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 набор данных по длине.

Элементы набора данных группируются по длине, а затем дополняются 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 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 итерировании по набору данных его элементы будут кэшированы либо в указанном файле, либо в памяти. При последующих итерированиях будут использованы кэшированные данные.

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

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

При кэшировании в файл кэшированные данные будут сохраняться между запусками. Даже первое итерирование данных будет считывать данные из кэшированного файла. Изменение входной конвейера перед вызовом .cache() не повлияет, 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 генерировать точно такие же элементы во время каждого итерирования по набору данных. Если вы хотите случайный порядок итерирования, убедитесь, что вызываете shuffle после вызова cache.

cardinality

Просмотреть исходный код

cardinality()

Возвращает мощность набора данных, если она известна.

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

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

choose_from_datasets

Просмотреть исходный код

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

Создаёт набор данных, который детерминировано 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 заданного 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 python's enumerate.

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
)

Фильтрация этого набора данных в соответствии с predicate.

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

filter_with_legacy_function

Просмотреть исходный код

filter_with_legacy_function(
    predicate
)

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

Примечание: Это аварийный выход для существующих случаев использования filter , которые не работают с функциями V2. Новый использования категорически не рекомендуется, а существующие должны быть переведены на filter, так как этот метод будет удалён в версии V2.

flat_map

Просмотреть исходный код

flat_map(
    map_func, name=None
)

Применяет map_func к этому набору данных и уплощает результат.

Подпись типа:

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

Используйте flat_map , если хотите убедиться, что порядок элементов в вашем наборе данных сохраняется. Например, для уплощения набора данных из батчей в набор данных их элементов:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dataset = dataset.flat_map(
    lambda x: 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() — это обобщение 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 с помощью 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, были размещены на устройстве в том же процессе, что и Python-программа, которая вызвала Dataset.from_generator(). В частности, использование from_generator запретит использование сервиса tf.data для масштабирования обработки наборов 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, сгенерированные generator, должны быть совместимы либо с заданным аргументом output_signature, либо с заданными аргументами output_types и (необязательно) output_shapes, какой из них был указан.

Рекомендуемый способ вызова from_generator — использование аргумента output_signature. В этом случае выходные данные будут предполагаться состоящими 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 существует устаревший способ вызова from_generator — либо с аргументом output_types в одиночку, либо вместе с аргументом output_shapes. В этом случае выходные данные функции будут предполагаться состоящими из объектов tf.Tensor с типами, определёнными output_types, и с формами, которые либо неизвестны, либо определены output_shapes.

Примечание: Если generator зависит от изменяемых глобальных переменных или другого внешнего состояния, помните, что среда выполнения может вызвать generator несколько раз (чтобы поддерживать повторение Dataset) и в любое время между вызовом Dataset.from_generator() и производством первого элемента из генератора. Изменение глобальных переменных или внешнего состояния может привести к неопределённому поведению, и мы рекомендуем вам явно кэшировать любое внешнее состояние в generator до вызова 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 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 построчно. (устаревшая функция)

from_tensor_slices

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensor_slices(
    tensors, name=None
)

Создаёт набор данных, элементы которого являются слайсами заданных тензоров.

Заданные тензоры нарезаются по их 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 жадное выполнение 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 проблемам с ограничениями по размеру при сериализации графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативный подход, описанный в этом руководстве.

from_tensors

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_tensors(
    tensors, name=None
)

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

from_tensors генерирует 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 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 ограничениям по размеру при сериализации графа. Если tensors содержит один или несколько больших массивов NumPy, рассмотрите альтернативу, описанную в этом руководстве.

get_single_element

Просмотреть исходный код

get_single_element(
    name=None
)

Возвращает единственный элемент dataset.

Функция позволяет использовать набор данных tf.data.Dataset в бессостоятельном выражении «тензор-в-тензор», без создания итератора. Это упрощает преобразование данных над тензорами с помощью оптимизированной абстракции наборов данных tf.data.Dataset поверх них.

Например, рассмотрим набор данных preprocessing_fn, который принимает на вход исходные данные и возвращает обработанные данные 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 набор данных tf.data.Dataset. Затем каждый из элементов raw_feature был обработан с помощью preprocessing_fn, а обработанные данные были объединены в один пакет. Конечный набор данных dataset содержит только один элемент, представляющий пакет всех обработанных данных.

Примечание: Набор данных dataset должен содержать только один элемент.

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

Это может быть особенно полезно, когда преобразования тензора выражаются как операции над наборами 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 с оценщиками, как правило, необходимо определить serving_input_fn, которая потребует обработки данных 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 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 указать либо постоянный window_size размер окна, 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.

Тип сигнатуры:

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 управляют порядком получения элементов. cycle_length контролирует количество входных элементов, которые обрабатываются одновременно. Если вы установите cycle_length в 1, это преобразование будет обрабатывать по одному входному элементу за раз, и результат будет идентичен tf.data.Dataset.flat_map. В общем случае это преобразование применит map_func к cycle_length входным элементам, откроет итераторы на возвращаемых объектах Dataset и проциклится по ним, производя block_length последовательных элементов из каждого итератора, и потребляя следующий входной элемент каждый раз, когда достигает конца итератора.

Например:

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

Примечание: Порядок элементов, возвращаемых этим преобразованием, детерминированный, при условии, что map_func является чистой функцией и deterministic=True. Если map_func содержит какие-либо состоятельные операции, порядок доступа к состоянию не определен.

Производительность часто можно улучшить, установив num_parallel_calls, чтобы interleave использовало несколько потоков для извлечения 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 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 с удалёнными системами хранения.

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

Пример:

Если на файловой системе имеются следующие файлы:

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

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

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

make_initializable_iterator

Просмотреть исходный код

make_initializable_iterator(
    shared_name=None
)

Создаёт итератор для элементов этого набора данных. (устаревшая функция)

Примечание: Возвращённый 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. (устаревшая функция)

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 к элементам этого набора данных.

Это преобразование применяет map_func к каждому элементу этого набора данных и возвращает новый набор данных, содержащий преобразованные элементы в том же порядке, что и в исходном наборе. map_func можно использовать для изменения как значений, так и структуры элементов набора данных. Поддерживаемые структуры элементов документированы здесь.

Например, map_func можно использовать для добавления 1 к каждому элементу или для проекции подмножества компонентов элемента.

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

Подпись входных данных для map_func определяется структурой каждого элемента в этом наборе данных.

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

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

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

Возвращаемое значение или значения map_func определяют структуру каждого элемента в возвращаемом наборе данных.

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

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

Обратите внимание, что независимо от контекста, в котором map_func определён (eager или graph), 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 фрагменты кода Python.

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

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

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

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

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

Производительность часто можно улучшить, установив num_parallel_calls таким образом, чтобы map использовало несколько потоков для обработки элементов. Если 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 определен, 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 к элементам этого набора данных. (устаревший)

Примечание: Это временное решение для существующих случаев использования map , которые не работают с функциями V2. Новые случаи использования настоятельно не рекомендуются, и существующие случаи использования должны быть перенесены в map, так как этот метод будет удалён 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 заполненные пакеты.

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

Как и tf.data.Dataset.batch, компоненты результирующего элемента будут иметь дополнительное внешнее измерение, которое будет batch_size (или N % batch_size для последнего элемента, если batch_size не делит количество входных элементов N равномерно и drop_remainder имеет значение False). Если ваша программа зависит от того, чтобы пакеты имели одинаковое внешнее измерение, вы должны установить аргумент drop_remainder в значение 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 заполнит каждый компонент до соответствующей формы в padded_shapes. Аргумент padded_shapes определяет результирующую форму для каждого измерения каждого компонента в выходном элементе:

• Если измерение является константой, компонент будет заполнен до этого значения в этом измерении.
• Если измерение неизвестно, компонент будет заполнен до максимальной длины во всех элементах 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 для предварительной выборки элементов из этого набора данных.

Большинство конвейеров ввода данных набора данных должны завершаться вызовом prefetch. Это позволяет подготавливать последующие элементы во время обработки текущего элемента. Это часто повышает задержку и пропускную способность, но требует дополнительной памяти для хранения предварительно выбранных элементов.

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

Просмотреть исходный код

@staticmethod
range(
    *args, **kwargs
)

Создаёт набор Dataset последовательных 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
)

Приводит набор данных к одному элементу.

Преобразование вычисляет reduce_func последовательно для каждого элемента входного набора данных до исчерпания набора, агрегируя информацию во внутренней переменной. 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, перевыборка набора данных в соответствии с целевым распределением.

Рассмотрим пример, где набор данных с начальным распределением init_dist должен быть перевыбран 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 перевыбранном распределении теперь будет близко к целевому распределению.

repeat

Просмотреть исходный код

repeat(
    count=None, name=None
)

Повторяет этот набор данных, чтобы каждое исходное значение отображалось 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 выходные данные не детерминированы (например, из-за shuffle), то разные 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
)

Выбирает элементы случайным образом из наборов данных в datasets.

Создаёт набор данных, интерполируя элементы datasets с вероятностью weight[i] выбора элемента из набора данных i. Выборка происходит без повторения. 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 со следующими весами:

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

Возможный результат 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. В дополнение к применению 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
)

Создаёт набор данных, содержащий только 1/num_shards элементов исходного набора данных.

shard является детерминированным. Набор данных, созданный с помощью 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, так как он позволяет каждому процессу читать уникальный подмножество.

При чтении одного входного файла, можно разделить элементы следующим образом:

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

Важные замечания:

• Убедитесь, что вы разделили набор данных до использования любого оператора случайного выбора (например, shuffle).
• В общем случае лучше использовать оператор разделения на ранних стадиях обработки набора данных. Например, при чтении из набора файлов TFRecord, разделите набор данных перед преобразованием его в входные образцы. Это позволит избежать чтения каждого файла на каждом процессоре. Ниже приведён пример эффективной стратегии разделения в полной обработке набора данных:

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, больший или равный полному размеру набора данных.

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

reshuffle_each_iteration управляет тем, должен ли порядок перемешивания быть разным 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 циклов 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 snapshot позволяет пользователям прозрачно сохранять выходные данные своей предварительной обработки на диск и материализовать предварительно обработанные данные в другой обучающей сессии.

Этот API позволяет объединить несколько шагов предварительной обработки и повторно использовать уже обработанные данные, торгуя хранилищем на диске и пропускной способностью сети для освобождения большего количества ценных ресурсов процессора и вычислительных ресурсов ускорителей.

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 snapshot, включая то, как snapshot читаются и записываются, передавая пользовательские функции в параметры reader_func и shard_func.

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

Пользователи могут указать эту функцию для управления тем, как файлы snapshot записываются на диск. Ниже приведен пример, как можно записать потенциальную 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 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 вернуть набор данных элементов исходного набора данных.

Пользователи могут указать эту функцию для управления тем, как файлы snapshot читаются с диска, включая количество перемешивания и параллельности.

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

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 с количеством ядер, доступных в системе, но не пытается перемешать данные.

take

Просмотреть исходный код

take(
    count, name=None
)

Создаёт 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 меняться для каждого входного элемента, то для каждого элемента в наборе данных, набор данных unbatch будет содержать B последовательных элементов формы [a0, a1, ...].

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

Примечание: unbatch требует копирования данных для разделения объединённого тензора на меньшие, не объединённые тензоры. При оптимизации производительности старайтесь избегать ненужного использования unbatch.

unique

Просмотреть исходный код

unique(
    name=None
)

Преобразование, отбрасывающее дубликаты элементов набора данных Dataset.

Используйте это преобразование для создания набора данных, содержащего по одному экземпляру каждого уникального элемента на 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 достаточного количества входных элементов для заполнения окна и drop_remainder вычисляется 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)>

Поскольку окна являются наборами данных, они могут быть итерированы:

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 необходимо сдвинуть между началом каждого окна. Если окна и элементы пронумерованы начиная с 0, первый элемент в окне k будет элементом k * shift входного набора данных. В частности, первый элемент первого окна всегда будет первым элементом входного набора данных.

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 производит набор данных, где элементы имеют ту же вложенную структуру, но каждый лист заменяется окном. Другими словами, вложенность применяется снаружи 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 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]}

Разворачивание набора данных окон

Методы Dataset.flat_map и Dataset.interleave могут быть использованы для разворачивания набора данных окон в один набор данных.

Аргумент для flat_map — это функция, которая берёт элемент из набора данных и возвращает набор данных. flat_map последовательно объединяет получившиеся 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 набор данных 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 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

Просмотр исходного кода

@staticmethod
zip(
    datasets, name=None
)

Создаёт Dataset, объединяя заданные наборы данных.

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

Просмотр исходного кода

__bool__()

__iter__

Просмотр исходного кода

__iter__()

Создаёт итератор для элементов этого набора данных.

Возвращаемый итератор реализует протокол Python Iterator.

__len__

Просмотр исходного кода

__len__()

Возвращает длину набора данных, если она известна и конечна.

Этот метод требует, чтобы вы выполняли код в режиме Eager, и что длина набора данных известна и не бесконечна. Если длина неизвестна или бесконечна, или если вы выполняете код в режиме графа, используйте tf.data.Dataset.cardinality вместо этого.

__nonzero__

Просмотр исходного кода

__nonzero__()