Tensorflow 数据集 .map() API

Question

关于这个的几个问题

当我想在 Tensorflow 中执行以下操作时（假设我正在通过加载 WAV 文件创建训练示例）：

import tensorflow as tf 

def _some_audio_preprocessing_func(filename):
   # ... some logic here which mostly uses Tensorflow ops ...
   with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
        wav_filename_placeholder = tf.placeholder(tf.string, [])
        wav_loader = io_ops.read_file(wav_filename_placeholder)
        wav_decoder = contrib_audio.decode_wav(wav_loader, desired_channels=1)
        data = sess.run(
                [wav_decoder],
                feed_dict={wav_filename_placeholder: filename})
        return data

dataset = tf.data.Dataset.list_files('*.wav')
dataset = dataset.map(_some_preprocessing_func)

如果我有一个使用张量操作的 parse_image() 函数 - 应该这是主图的一部分？按照示例集 in Google's own audio TF tutorial，看起来他们创建了一个单独的图形！这不会破坏使用 Tensorflow 使事情变得更快的意义吗？
只要任何一行不是来自 tensorflow 库，我都可以使用 tf.py_func() 吗？同样，我想知道性能影响是什么以及何时应该使用它...

谢谢！

Answer 1

当您使用 Dataset.map(map_func) 时，TensorFlow 为函数 map_func 中创建的所有操作定义了一个子图，并安排在与图的其余部分相同的会话中高效地执行它。几乎不需要在 map_func 中创建 tf.Graph 或 tf.Session：如果您的解析函数由 TensorFlow 操作组成，这些操作可以直接嵌入到定义输入管道。

使用 tf.data 的代码修改版本如下所示：

import tensorflow as tf 
from tensorflow.contrib.framework.python.ops import audio_ops as contrib_audio

def _some_audio_preprocessing_func(filename):
    wav_loader = tf.read_file(filename)
    return contrib_audio.decode_wav(wav_loader, desired_channels=1)

dataset = tf.data.Dataset.list_files('*.wav')
dataset = dataset.map(_some_preprocessing_func)

如果您的 map_func 包含您要应用于每个元素的 non-TensorFlow 操作，您应该将它们包装在 tf.py_func() (or Dataset.from_generator() 中，如果数据生成过程定义在 Python逻辑）。主要的性能影响是 tf.py_func() 中的任何代码运行都受制于全局解释器锁，因此我通常建议尝试为任何对性能至关重要的内容寻找原生的 TensorFlow 实现。

Tensorflow 数据集 .map() API

Tensorflow Dataset .map() API

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