TFDS는 이제 Croissant 🥐 형식을 지원합니다! 자세한 내용은 설명서를 읽어보세요.

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TFDS로 외부 tfrecord 로드

타사 도구로 생성된 tf.train.Example proto( .tfrecord , .riegeli ,... 내부)가 있고 tfds API로 직접 로드하려는 경우 이 페이지가 적합합니다.

.tfrecord 파일을 로드하려면 다음만 수행하면 됩니다.

TFDS 명명 규칙을 따릅니다.
tfrecord 파일을 따라 메타데이터 파일( dataset_info.json , features.json )을 추가합니다.

제한사항:

tf.train.SequenceExample 지원되지 않으며, tf.train.Example 만 지원됩니다.
tfds.features 측면에서 tf.train.Example 표현할 수 있어야 합니다(아래 섹션 참조).

파일 명명 규칙

TFDS는 파일 이름에 대한 템플릿 정의를 지원하므로 다양한 파일 이름 지정 체계를 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 템플릿은 tfds.core.ShardedFileTemplate 으로 표시되며 {DATASET} , {SPLIT} , {FILEFORMAT} , {SHARD_INDEX} , {NUM_SHARDS} 및 {SHARD_X_OF_Y} 변수를 지원합니다. 예를 들어 TFDS의 기본 파일 명명 체계 {DATASET}-{SPLIT}.{FILEFORMAT}-{SHARD_X_OF_Y} 입니다. MNIST의 경우 이는 파일 이름이 다음과 같다는 것을 의미합니다.

mnist-test.tfrecord-00000-of-00001
mnist-train.tfrecord-00000-of-00001

메타데이터 추가

기능 구조 제공

TFDS가 tf.train.Example proto를 디코딩할 수 있으려면 사양과 일치하는 tfds.features 구조를 제공해야 합니다. 예를 들어:

features = tfds.features.FeaturesDict({
    'image':
        tfds.features.Image(
            shape=(256, 256, 3),
            doc='Picture taken by smartphone, downscaled.'),
    'label':
        tfds.features.ClassLabel(names=['dog', 'cat']),
    'objects':
        tfds.features.Sequence({
            'camera/K': tfds.features.Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        }),
})

다음 tf.train.Example 사양에 해당합니다.

{
    'image': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),
    'objects/camera/K': tf.io.FixedLenSequenceFeature(shape=(3,), dtype=tf.int64),
}

기능을 지정하면 TFDS가 이미지, 비디오 등을 자동으로 디코딩할 수 있습니다. 다른 TFDS 데이터세트와 마찬가지로 기능 메타데이터(예: 라벨 이름...)가 사용자에게 노출됩니다(예: info.features['label'].names ).

생성 파이프라인을 제어하는 경우

TFDS 외부에서 데이터 세트를 생성하지만 여전히 생성 파이프라인을 제어하는 경우 tfds.features.FeatureConnector.serialize_example 사용하여 dict[np.ndarray] 에서 tf.train.Example proto bytes 로 데이터를 인코딩할 수 있습니다.

with tf.io.TFRecordWriter('path/to/file.tfrecord') as writer:
  for ex in all_exs:
    ex_bytes = features.serialize_example(data)
    writer.write(ex_bytes)

이렇게 하면 TFDS와의 기능 호환성이 보장됩니다.

마찬가지로, proto를 디코딩하기 위해 feature.deserialize_example 이 존재합니다( 예 ).

생성 파이프라인을 제어하지 않는 경우

tfds.features tf.train.Example 에서 어떻게 표현되는지 확인하려면 colab에서 이를 검토할 수 있습니다.

tfds.features 사람이 읽을 수 있는 tf.train.Example 구조로 변환하려면 features.get_serialized_info() 호출하면 됩니다.
tf.io.parse_single_example 에 전달된 정확한 FixedLenFeature ,... 사양을 얻으려면 spec = features.tf_example_spec 사용할 수 있습니다.

분할에 대한 통계 얻기

TFDS는 각 샤드 내의 정확한 예시 수를 알아야 합니다. 이는 len(ds) 또는 subplit API ( split='train[75%:]' 와 같은 기능에 필요합니다.

이 정보가 있으면 tfds.core.SplitInfo 목록을 명시적으로 생성하고 다음 섹션으로 건너뛸 수 있습니다.

split_infos = [
    tfds.core.SplitInfo(
        name='train',
        shard_lengths=[1024, ...],  # Num of examples in shard0, shard1,...
        num_bytes=0,  # Total size of your dataset (if unknown, set to 0)
    ),
    tfds.core.SplitInfo(name='test', ...),
]

이 정보를 모르는 경우 compute_split_info.py 스크립트를 사용하여(또는 tfds.folder_dataset.compute_split_info 를 사용하여 자체 스크립트에서) 계산할 수 있습니다. 지정된 디렉터리의 모든 샤드를 읽고 정보를 계산하는 빔 파이프라인을 시작합니다.

메타데이터 파일 추가

데이터세트에 적절한 메타데이터 파일을 자동으로 추가하려면 tfds.folder_dataset.write_metadata 사용하세요.

tfds.folder_dataset.write_metadata(
    data_dir='/path/to/my/dataset/1.0.0/',
    features=features,
    # Pass the `out_dir` argument of compute_split_info (see section above)
    # You can also explicitly pass a list of `tfds.core.SplitInfo`.
    split_infos='/path/to/my/dataset/1.0.0/',
    # Pass a custom file name template or use None for the default TFDS
    # file name template.
    filename_template='{SPLIT}-{SHARD_X_OF_Y}.{FILEFORMAT}',

    # Optionally, additional DatasetInfo metadata can be provided
    # See:
    # https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/core/DatasetInfo
    description="""Multi-line description."""
    homepage='http://my-project.org',
    supervised_keys=('image', 'label'),
    citation="""BibTex citation.""",
)

데이터세트 디렉터리에서 함수가 한 번 호출되면 메타데이터 파일( dataset_info.json ,...)이 추가되고 데이터세트를 TFDS로 로드할 준비가 됩니다(다음 섹션 참조).

TFDS로 데이터 세트 로드

폴더에서 직접

메타데이터가 생성되면 표준 TFDS API(예: tfds.builder )를 사용하여 tfds.core.DatasetBuilder 를 반환하는 tfds.builder_from_directory 사용하여 데이터세트를 로드할 수 있습니다.

builder = tfds.builder_from_directory('~/path/to/my_dataset/3.0.0/')

# Metadata are available as usual
builder.info.splits['train'].num_examples

# Construct the tf.data.Dataset pipeline
ds = builder.as_dataset(split='train[75%:]')
for ex in ds:
  ...

여러 폴더에서 직접

여러 폴더에서 데이터를 로드하는 것도 가능합니다. 예를 들어 강화 학습에서 여러 에이전트가 각각 별도의 데이터 세트를 생성하고 이를 모두 함께 로드하려는 경우 이런 일이 발생할 수 있습니다. 다른 사용 사례는 정기적으로 새 데이터 세트가 생성되는 경우(예: 매일 새 데이터 세트)이며 특정 날짜 범위의 데이터를 로드하려는 경우입니다.

여러 폴더에서 데이터를 로드하려면 표준 TFDS API(예: tfds.builder )를 사용하여 tfds.core.DatasetBuilder 를 반환하는 tfds.builder_from_directories 사용하세요.

builder = tfds.builder_from_directories(builder_dirs=[
    '~/path/my_dataset/agent1/1.0.0/',
    '~/path/my_dataset/agent2/1.0.0/',
    '~/path/my_dataset/agent3/1.0.0/',
])

# Metadata are available as usual
builder.info.splits['train'].num_examples

# Construct the tf.data.Dataset pipeline
ds = builder.as_dataset(split='train[75%:]')
for ex in ds:
  ...

폴더 구조(선택사항)

TFDS와의 호환성을 높이기 위해 데이터를 <data_dir>/<dataset_name>[/<dataset_config>]/<dataset_version> 으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어:

data_dir/
    dataset0/
        1.0.0/
        1.0.1/
    dataset1/
        config0/
            2.0.0/
        config1/
            2.0.0/

이렇게 하면 간단히 data_dir/ 제공하여 데이터 세트가 tfds.load / tfds.builder API와 호환되게 됩니다.

ds0 = tfds.load('dataset0', data_dir='data_dir/')
ds1 = tfds.load('dataset1/config0', data_dir='data_dir/')