如何对 tf.data.Dataset 的图像应用预处理？

Question

如果我理解正确而不是像这样将完整的数据集加载到内存中：

images = []
file_list = glob.glob('path/to/images/*.jpg')
for file in file_list:
    images.append(img_to_array(load_img(file, target_size=input_shape)))

images = np.stack(images, axis=0)
images = preprocess(images)

# classify the image
print("[INFO] classifying image with '{}'...".format(used_model))
predictions = model.predict(images)
decoded_predictions = imagenet_utils.decode_predictions(predictions)

应该使用 tensorflows 数据实用程序来实现更好的内存管理和性能：

images = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(file_path, image_size=input_shape, labels=None)
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
images = images.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

# this line will now crash
images = preprocess(images)


# classify the image
print("[INFO] classifying image with '{}'...".format(used_model))
predictions = model.predict(images)
decoded_predictions = imagenet_utils.decode_predictions(predictions)

如上面的代码所写，我知道有不同的数据结构，不能用相同的代码工作。我的问题是：如何对我的数据进行预处理？对应的教程好像都在讲训练，而我想做简单的推理。

其他问题：如果数据来自 S3 存储桶（使用 Airflow-DAG 中的脚本运行），这将如何完成？

Answer 1

您可以使用 tf.data.Dataset.map 对图像或图像批次应用预处理。这是一个例子：

import tensorflow as tf
import pathlib

dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file('flower_photos', origin=dataset_url, untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

batch_size = 32

train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  seed=123,
  image_size=(180, 180),
  batch_size=batch_size)

scale_layer = tf.keras.layers.Rescaling(1./255)

def preprocess(images, labels):
  images = tf.image.resize(scale_layer(images),[120, 120], method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
  return images, labels

train_ds = train_ds.map(preprocess)

在你的例子中，你只有图片，所以你可以忽略这里的标签。

如何对 tf.data.Dataset 的图像应用预处理？

How to apply pre-processing to images of a tf.data.Dataset?

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