有没有办法在 Tensorflow 的另一个数据集中使用 tf.data.Dataset？

Question

我在做分割。每个训练样本都有多个带有分割掩码的图像。我正在尝试编写 input_fn 以将每个训练样本的所有蒙版图像合并为一个。我计划使用两个 Datasets，一个遍历样本文件夹，另一个将所有掩码作为一个大批量读取，然后将它们合并为一个张量。

调用嵌套 make_one_shot_iterator 时出现错误。我知道这种方法有点牵强，而且很可能数据集不是为这种用途而设计的。但是我应该如何解决这个问题，以避免使用 tf.py_func?

这是数据集的简化版本：

def read_sample(sample_path):
    masks_ds = (tf.data.Dataset.
        list_files(sample_path+"/masks/*.png")
        .map(tf.read_file)
        .map(lambda x: tf.image.decode_image(x, channels=1))
        .batch(1024)) # maximum number of objects
    masks = masks_ds.make_one_shot_iterator().get_next()

    return tf.reduce_max(masks, axis=0)

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.glob("../input/stage1_train/*"))
ds.map(read_sample)
# ...
sample = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
# ...

Answer 1

如果嵌套数据集只有一个元素，您可以在嵌套数据集上使用 tf.contrib.data.get_single_element() 而不是创建迭代器：

def read_sample(sample_path):
    masks_ds = (tf.data.Dataset.list_files(sample_path+"/masks/*.png")
                .map(tf.read_file)
                .map(lambda x: tf.image.decode_image(x, channels=1))
                .batch(1024)) # maximum number of objects
    masks = tf.contrib.data.get_single_element(masks_ds)
    return tf.reduce_max(masks, axis=0)

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.glob("../input/stage1_train/*"))
ds = ds.map(read_sample)
sample = ds.make_one_shot_iterator().get_next()

此外，您可以使用 tf.data.Dataset.flat_map(), tf.data.Dataset.interleave(), or tf.contrib.data.parallel_interleave() 转换在函数内执行嵌套 Dataset 计算，并将结果展平为单个 Dataset。例如，要在单个 Dataset:

中获取所有样本

def read_all_samples(sample_path):
    return (tf.data.Dataset.list_files(sample_path+"/masks/*.png")
            .map(tf.read_file)
            .map(lambda x: tf.image.decode_image(x, channels=1))
            .batch(1024)) # maximum number of objects

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.glob("../input/stage1_train/*"))
ds = ds.flat_map(read_all_samples)
sample = ds.make_one_shot_iterator().get_next()

有没有办法在 Tensorflow 的另一个数据集中使用 tf.data.Dataset？

Is there a way to use tf.data.Dataset inside of another Dataset in Tensorflow?

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