Python Tensorflow itertools groupby：在 tf.data.Dataset.filter() 中使用 itertools.groupby()

Question

我正在尝试对 tf.data.Dataset 应用过滤器，它会删除其中一组 > 50% 的所有字符串。这是我的 Dataset:

import tensorflow as tf


strings = [
    ["ABCDEFGABCDEFG\tUseless\tLabel1"],
    ["AAAAAAAADEFGAB\tUseless\tLabel2"],
    ["HIJKLMNHIJKLMN\tUseless\tLabel3"],
    ["HIJKLMMMMMMMNH\tUseless\tLabel4"],
]
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(strings)

def _clean(x):
    x = tf.strings.split(x, "\t")
    return x[0], x[2]

def _filter(x):
    s = tf.strings.bytes_split(x)
    _, _, count = tf.unique_with_counts(s)
    percent = tf.reduce_max(count) / tf.shape(s)[0]
    return tf.less_equal(percent, 0.5)

ds = ds.map(_clean)
ds = ds.filter(lambda x, y: _filter(x))

for x, y in ds:
    tf.print(x, y)

这会产生以下错误：

TypeError: Failed to convert elements of tf.RaggedTensor(values=Tensor("StringsByteSplit/StringSplit:1", shape=(None,), dtype=string), row_splits=Tensor("StringsByteSplit/RaggedFromValueRowIds/RowPartitionFromValueRowIds/concat:0", shape=(None,), dtype=int64)) to Tensor. Consider casting elements to a supported type.

有什么方法可以在 tf.data.Dataset 图中解决这个问题？

Answer 1

您可以使用 tf.strings:

来解决这个问题

import tensorflow as tf

def filter_data(x):
  s = tf.strings.strip(tf.strings.regex_replace(x, '', ' '))
  s = tf.strings.split(s, sep=" ")
  _, _, count = tf.unique_with_counts(s)
  return tf.less_equal(tf.reduce_max(count) / tf.shape(s)[0], 0.25)

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([["AAAABBBCC", "Label1"], ["AAAAAABC", "Label2"], ["ABBAABCCCCAB", "Label3"], ["ABDC", "Label4"]])
ds = ds.map(lambda x: (x[0], x[1]))

ds = ds.filter(lambda x, y: filter_data(x))
for x, y in ds:
  tf.print(x, y)

"ABDC" "Label4"

但是，我会重新考虑 25% 的阈值，因为示例数据集中的所有样本都高于此阈值，因此不会添加到数据集中。我已将第四个示例添加到您的数据集中，以表明该方法适用于 tf.less_equal.

以AAAABBBCC为例，A出现次数最多（4次）除以字符串总长度（9），得到4/9=0.44，意思是被排除在数据集中。也许这种行为是需要的。不管怎样，我只是想告诉你这件事。

Python Tensorflow itertools groupby：在 tf.data.Dataset.filter() 中使用 itertools.groupby()

Python Tensorflow itertools groupby: using itertools.groupby() in tf.data.Dataset.filter()

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