TensorFlow decode_csv 形状错误

Question

我使用 tf.data.TextLineDataset 读入 *.csv 文件并在其上应用 map：

dataset = tf.data.TextLineDataset(os.path.join(data_dir, subset, 'label.txt'))
dataset = dataset.map(lambda value: parse_record_fn(value, is_training),
                          num_parallel_calls=num_parallel_calls)

解析函数 parse_record_fn 如下所示：

def parse_record(raw_record, is_training):
    default_record = ["./", -1]
    filename, label = tf.decode_csv([raw_record], default_record)
    # do something
    return image, label

但是在解析函数 tf.decode_csv 处有一个 ValueError:

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'DecodeCSV' (op: 'DecodeCSV') with input shapes: [1], [], [].

我的 *.csv 文件示例：

/data/1.png, 5
/data/2.png, 7

问题:

哪里出错了？
shapes: [1], [], [] 是什么意思？

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此错误可在以下代码中重现：

import tensorflow as tf
import os

def parse_record(raw_record, is_training):
    default_record = ["./", -1]
    filename, label = tf.decode_csv([raw_record], default_record)

    # do something

    return image, label

with tf.Session() as sess:
    csv_path = './labels.txt'


    dataset = tf.data.TextLineDataset(csv_path)

    dataset = dataset.map(lambda value: parse_record(value, True))


sess.run(dataset)

Answer 1

查看 tf.decode_csv 的文档，其中提到了默认记录：

record_defaults: A list of Tensor objects with specific types. Acceptable types are float32, float64, int32, int64, string. One tensor per column of the input record, with either a scalar default value for that column or empty if the column is required.

我相信您遇到的错误源于您定义张量的方式 default_record。您的 default_record 当然是张量对象（或可转换为张量的对象）的列表，但我认为错误消息表明它们应该是 rank-1 张量，而不是像您的情况那样是 rank-0 张量。

您可以通过将默认记录设为 1 阶张量来解决此问题。请参阅以下玩具示例：

import tensorflow as tf

my_line = 'filename.png, 10'
default_record_1 = [['./'], [-1]] # do this!
default_record_2 = ['./', -1] # this is what you do now

decoded_1 = tf.decode_csv(my_line, default_record_1)
with tf.Session() as sess:
    d = sess.run(decoded_1)
    print(d)

# This will cause an error
decoded_2 = tf.decode_csv(my_line, default_record_2)

最后一行产生的错误很熟悉：

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'DecodeCSV_1' (op: 'DecodeCSV') with input shapes: [], [], [].

消息中的输入形状，三个括号[]，指的是[的输入参数records、record_defaults、field_delim的形状=11=]。在您的情况下，这些形状中的第一个是 [1]，因为您输入了 [raw_record]。我同意这个案例的信息不是很有用...

TensorFlow decode_csv 形状错误

TensorFlow decode_csv shape error

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