将 tensorflow 数据集记录分块为多条记录

Question

我有一个未批处理的 tensorflow 数据集，如下所示：

ds = ...
for record in ds.take(3):
    print('data shape={}'.format(record['data'].shape))

-> data shape=(512, 512, 87)
-> data shape=(512, 512, 277)
-> data shape=(512, 512, 133)

我想以深度为 5 的块将数据馈送到我的网络。在上面的示例中，形状为 (512, 512, 87) 的张量将分为 17 个形状为 (512, 512, 5 ).应丢弃矩阵的最后 2 行 (tensor[:,:, 85:87])。

例如：

chunked_ds = ...
for record in chunked_ds.take(1):
    print('chunked data shape={}'.format(record['data'].shape))

-> chunked data shape=(512, 512, 5)

如何从 ds 到 chunked_ds？ tf.data.Dataset.window() 看起来像我需要的，但我无法正常工作。

Answer 1

为了表达我的解决方案，我将首先创建一个虚拟数据集，每个数据集有 10 个样本，形状为 [ 512 , 512 , 87 ]，

data = tf.random.normal( shape=[ 10 , 512 , 512 , 87 ] )
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( ( data ) )

在执行下面的代码时，

for record in ds.take( 3 ):
    print( record.shape )

我们得到输出，

(512, 512, 87)
(512, 512, 87)
(512, 512, 87)

For convenience, I have created a dataset in which the length of the last dimension is a constant i.e. 87 ( which contradicts your approach ). But the solution provided is independent of the length of the last dimension.

解决方案，

# chunk/window size
chunk_depth = 5

# array to store the chunks
chunks = []

# Iterating through each sample in ds ( Note: ds.as_numpy_iterator() returns NumPy arrays )
for sample in ds.as_numpy_iterator():
    # Length of the last dimension
    feature_size = sample.shape[ 2 ]
    # No. of chunks that can be produced
    num_chunks = feature_size // chunk_depth
    # Perform slicing along the last dimension, storing the "chunks" in the chunks array.
    for i in range( 0 , num_chunks , chunk_depth ):
        chunk = sample[ : , : , i : i + chunk_depth ]
        chunks.append( chunk )

# Convert array -> tf.data.Dataset
chunked_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( ( chunks ) )

下面代码的输出，

for sample in chunked_ds.take( 1 ):
    print( sample.shape )

符合题意，

(512, 512, 5)

解决方案可作为 Colab notebook。

Answer 2

这实际上可以使用仅 tf.data.Dataset 操作来完成：

data = tf.random.normal( shape=[ 10 , 512 , 512 , 87 ] )
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( ( data ) )
chunk_size = 5
chunked_ds = ds.flat_map(lambda x: tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.transpose(x, perm=[2, 0, 1])).batch(chunk_size, drop_remainder=True)) \
                    .map(lambda rec: tf.transpose(rec, perm=[1, 2, 0]))

那里发生了什么：

首先，我们将每条记录视为一个单独的数据集，并对其进行排列，以便最后一个维度成为批次维度（flat_map 将再次将我们的内部数据集展平为张量）

.flat_map(lambda x: tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.transpose(x, perm=[2, 0, 1])

然后我们按5分批处理，但我们不关心余数

.batch(chunk_size, drop_remainder=True))

最后，重新排列张量，使我们在开始时有 512x512：

.map(lambda rec: tf.transpose(rec, perm=[1, 2, 0]))

将 tensorflow 数据集记录分块为多条记录

Chunk tensorflow dataset records into multiple records

conv-neural-network

tensorflow

tfrecord

tensorflow-datasets