如何使用 tf.data.Dataset.from_generator() 将参数发送到生成器函数？

Question

我想使用 from_generator() 函数创建多个 tf.data.Dataset。我想向生成器函数 (raw_data_gen) 发送一个参数。这个想法是生成器函数将根据发送的参数产生不同的数据。通过这种方式，我希望 raw_data_gen 能够提供训练、验证或测试数据。

training_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(raw_data_gen, (tf.float32, tf.uint8), ([None, 1], [None]), args=([1]))

validation_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(raw_data_gen, (tf.float32, tf.uint8), ([None, 1], [None]), args=([2]))

test_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(raw_data_gen, (tf.float32, tf.uint8), ([None, 1], [None]), args=([3]))

当我尝试以这种方式调用 from_generator() 时收到的错误消息是：

TypeError: from_generator() got an unexpected keyword argument 'args'

这是 raw_data_gen 函数，但我不确定您是否需要它，因为我的预感是问题出在 from_generator():

的调用上

def raw_data_gen(train_val_or_test):

    if train_val_or_test == 1:        
        #For every filename collected in the list
        for filename, lab in training_filepath_label_dict.items():
            raw_data, samplerate = soundfile.read(filename)
            try: #assume the audio is stereo, ready to be sliced
                raw_data = raw_data[:,0] #raw_data is a np.array, just take first channel with slice
            except IndexError:
                pass #this must be mono audio
            yield raw_data, lab

    elif train_val_or_test == 2:
        #For every filename collected in the list
        for filename, lab in validation_filepath_label_dict.items():
            raw_data, samplerate = soundfile.read(filename)
            try: #assume the audio is stereo, ready to be sliced
                raw_data = raw_data[:,0] #raw_data is a np.array, just take first channel with slice
            except IndexError:
                pass #this must be mono audio
            yield raw_data, lab

    elif train_val_or_test == 3:
        #For every filename collected in the list
        for filename, lab in test_filepath_label_dict.items():
            raw_data, samplerate = soundfile.read(filename)
            try: #assume the audio is stereo, ready to be sliced
                raw_data = raw_data[:,0] #raw_data is a np.array, just take first channel with slice
            except IndexError:
                pass #this must be mono audio
            yield raw_data, lab

    else:
        print("generator function called with an argument not in [1, 2, 3]")
        raise ValueError()

Answer 1

您需要根据 raw_data_gen 定义一个不接受任何参数的新函数。您可以使用 lambda 关键字来执行此操作。

training_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: raw_data_gen(train_val_or_test=1), (tf.float32, tf.uint8), ([None, 1], [None]))
...

现在，我们将一个函数传递给 from_generator，它不接受任何参数，但它会简单地充当 raw_data_gen 并将参数设置为 1。您可以使用相同的方案对于验证集和测试集，分别通过 2 和 3。

Answer 2

对于 Tensorflow 2.4：

training_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
     raw_data_gen, 
     args=(1), 
     output_types=(tf.float32, tf.uint8), 
     output_shapes=([None, 1], [None]))

如何使用 tf.data.Dataset.from_generator() 将参数发送到生成器函数？

How do you send arguments to a generator function using tf.data.Dataset.from_generator()?

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