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Ensembles de données TensorFlow

TFDS fournit une collection d'ensembles de données prêts à l'emploi à utiliser avec TensorFlow, Jax et d'autres frameworks d'apprentissage machine.

Il gère le téléchargement et la préparation des données et la construction d' une manière déterministe tf.data.Dataset (ou np.array ).

Voir sur TensorFlow.org Exécuter dans Google Colab Voir la source sur GitHub Télécharger le cahier

Installation

TFDS existe en deux packages :

  • pip install tensorflow-datasets des pip install tensorflow-datasets : La version stable, publié tous les quelques mois.
  • pip install tfds-nightly : Sortie tous les jours, contient les dernières versions des jeux de données.

Cette colab utilise tfds-nightly :

pip install -q tfds-nightly tensorflow matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf

import tensorflow_datasets as tfds

Trouver des ensembles de données disponibles

Tous les constructeurs de jeux de données sont sous - classe de tfds.core.DatasetBuilder . Pour obtenir la liste des constructeurs disponibles, utilisez tfds.list_builders() ou consulter notre catalogue .

tfds.list_builders()
['abstract_reasoning',
 'accentdb',
 'aeslc',
 'aflw2k3d',
 'ag_news_subset',
 'ai2_arc',
 'ai2_arc_with_ir',
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 'anli',
 'arc',
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 'bccd',
 'beans',
 'big_patent',
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 'binary_alpha_digits',
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 'booksum',
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 'caltech_birds2011',
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 'cars196',
 'cassava',
 'cats_vs_dogs',
 'celeb_a',
 'celeb_a_hq',
 'cfq',
 'cherry_blossoms',
 'chexpert',
 'cifar10',
 'cifar100',
 'cifar10_1',
 'cifar10_corrupted',
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 'civil_comments',
 'clevr',
 'clic',
 'clinc_oos',
 'cmaterdb',
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 'coco_captions',
 'coil100',
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 'colorectal_histology_large',
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 'cosmos_qa',
 'covid19',
 'covid19sum',
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 'cycle_gan',
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 'd4rl_mujoco_hopper',
 'd4rl_mujoco_walker2d',
 'dart',
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 'definite_pronoun_resolution',
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 'dsprites',
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 'esnli',
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 'flic',
 'flores',
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 'german_credit_numeric',
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 'higgs',
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 'wmt15_translate',
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 'wmt17_translate',
 'wmt18_translate',
 'wmt19_translate',
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 'xtreme_xnli',
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 'huggingface:sogou_news',
 'huggingface:spanish_billion_words',
 'huggingface:spc',
 'huggingface:species_800',
 'huggingface:spider',
 'huggingface:squad',
 'huggingface:squad_adversarial',
 'huggingface:squad_es',
 'huggingface:squad_it',
 'huggingface:squad_kor_v1',
 'huggingface:squad_kor_v2',
 'huggingface:squad_v1_pt',
 'huggingface:squad_v2',
 'huggingface:squadshifts',
 'huggingface:srwac',
 'huggingface:stereoset',
 'huggingface:stsb_mt_sv',
 'huggingface:style_change_detection',
 'huggingface:super_glue',
 'huggingface:swag',
 'huggingface:swahili',
 'huggingface:swahili_news',
 'huggingface:swda',
 'huggingface:swedish_ner_corpus',
 'huggingface:swedish_reviews',
 'huggingface:tab_fact',
 'huggingface:tamilmixsentiment',
 'huggingface:tanzil',
 'huggingface:tapaco',
 'huggingface:tashkeela',
 'huggingface:taskmaster1',
 'huggingface:taskmaster2',
 'huggingface:taskmaster3',
 'huggingface:tatoeba',
 'huggingface:ted_hrlr',
 'huggingface:ted_iwlst2013',
 'huggingface:ted_multi',
 'huggingface:ted_talks_iwslt',
 'huggingface:telugu_books',
 'huggingface:telugu_news',
 'huggingface:tep_en_fa_para',
 'huggingface:thai_toxicity_tweet',
 'huggingface:thainer',
 'huggingface:thaiqa_squad',
 'huggingface:thaisum',
 'huggingface:tilde_model',
 'huggingface:times_of_india_news_headlines',
 'huggingface:tiny_shakespeare',
 'huggingface:tlc',
 'huggingface:tmu_gfm_dataset',
 'huggingface:totto',
 'huggingface:trec',
 'huggingface:trivia_qa',
 'huggingface:tsac',
 'huggingface:ttc4900',
 'huggingface:tunizi',
 'huggingface:tuple_ie',
 'huggingface:turk',
 'huggingface:turkish_movie_sentiment',
 'huggingface:turkish_ner',
 'huggingface:turkish_product_reviews',
 'huggingface:turkish_shrinked_ner',
 'huggingface:turku_ner_corpus',
 'huggingface:tweet_eval',
 'huggingface:tweet_qa',
 'huggingface:tweets_ar_en_parallel',
 'huggingface:tweets_hate_speech_detection',
 'huggingface:twi_text_c3',
 'huggingface:twi_wordsim353',
 'huggingface:tydiqa',
 'huggingface:ubuntu_dialogs_corpus',
 'huggingface:udhr',
 'huggingface:um005',
 'huggingface:un_ga',
 'huggingface:un_multi',
 'huggingface:un_pc',
 'huggingface:universal_dependencies',
 'huggingface:universal_morphologies',
 'huggingface:urdu_fake_news',
 'huggingface:urdu_sentiment_corpus',
 'huggingface:web_nlg',
 'huggingface:web_of_science',
 'huggingface:web_questions',
 'huggingface:weibo_ner',
 'huggingface:wi_locness',
 'huggingface:wiki40b',
 'huggingface:wiki_asp',
 'huggingface:wiki_atomic_edits',
 'huggingface:wiki_auto',
 'huggingface:wiki_bio',
 'huggingface:wiki_dpr',
 'huggingface:wiki_hop',
 'huggingface:wiki_lingua',
 'huggingface:wiki_movies',
 'huggingface:wiki_qa',
 'huggingface:wiki_qa_ar',
 'huggingface:wiki_snippets',
 'huggingface:wiki_source',
 'huggingface:wiki_split',
 'huggingface:wiki_summary',
 'huggingface:wikiann',
 'huggingface:wikicorpus',
 'huggingface:wikihow',
 'huggingface:wikipedia',
 'huggingface:wikisql',
 'huggingface:wikitext',
 'huggingface:wikitext_tl39',
 'huggingface:wili_2018',
 'huggingface:wino_bias',
 'huggingface:winograd_wsc',
 'huggingface:winogrande',
 'huggingface:wiqa',
 'huggingface:wisesight1000',
 'huggingface:wisesight_sentiment',
 'huggingface:wmt14',
 'huggingface:wmt15',
 'huggingface:wmt16',
 'huggingface:wmt17',
 'huggingface:wmt18',
 'huggingface:wmt19',
 'huggingface:wmt20_mlqe_task1',
 'huggingface:wmt20_mlqe_task2',
 'huggingface:wmt20_mlqe_task3',
 'huggingface:wmt_t2t',
 'huggingface:wnut_17',
 'huggingface:wongnai_reviews',
 'huggingface:woz_dialogue',
 'huggingface:wrbsc',
 'huggingface:x_stance',
 'huggingface:xcopa',
 'huggingface:xed_en_fi',
 'huggingface:xglue',
 'huggingface:xnli',
 'huggingface:xor_tydi_qa',
 'huggingface:xquad',
 'huggingface:xquad_r',
 'huggingface:xsum',
 'huggingface:xsum_factuality',
 'huggingface:xtreme',
 'huggingface:yahoo_answers_qa',
 'huggingface:yahoo_answers_topics',
 'huggingface:yelp_polarity',
 'huggingface:yelp_review_full',
 'huggingface:yoruba_bbc_topics',
 'huggingface:yoruba_gv_ner',
 'huggingface:yoruba_text_c3',
 'huggingface:yoruba_wordsim353',
 'huggingface:youtube_caption_corrections',
 'huggingface:zest']

Charger un jeu de données

tfds.load

La façon la plus facile de chargement d' un jeu de données est tfds.load . Ce sera:

  1. Télécharger les données et l' enregistrer comme tfrecord fichiers.
  2. Charger le tfrecord et créer le tf.data.Dataset .
ds = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)
assert isinstance(ds, tf.data.Dataset)
print(ds)
<_OptionsDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>
2021-12-04 12:22:13.107028: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

Quelques arguments courants :

  • split= : Quelle répartition lire (par exemple 'train' , ['train', 'test'] , 'train[80%:]' , ...). Voir notre guide API split .
  • shuffle_files= : Contrôler si les fichiers pour mélanger entre chaque époque (TFDS stocker jeux de données volumineux dans plusieurs fichiers plus petits).
  • data_dir= : Lieu où l'ensemble de données est enregistré (par défaut ~/tensorflow_datasets/ )
  • with_info=True : Renvoie la tfds.core.DatasetInfo contenant des métadonnées ensemble de données
  • download=False : désactiver le téléchargement

tfds.builder

tfds.load est une enveloppe mince autour de tfds.core.DatasetBuilder . Vous pouvez obtenir le même résultat en utilisant la tfds.core.DatasetBuilder API:

builder = tfds.builder('mnist')
# 1. Create the tfrecord files (no-op if already exists)
builder.download_and_prepare()
# 2. Load the `tf.data.Dataset`
ds = builder.as_dataset(split='train', shuffle_files=True)
print(ds)
<_OptionsDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>

tfds build CLI

Si vous souhaitez générer un ensemble de données spécifique, vous pouvez utiliser la tfds ligne de commande . Par example:

tfds build mnist

Voir la doc pour les drapeaux disponibles.

Itérer sur un jeu de données

Comme dict

Par défaut, le tf.data.Dataset objet contient un dict de tf.Tensor s:

ds = tfds.load('mnist', split='train')
ds = ds.take(1)  # Only take a single example

for example in ds:  # example is `{'image': tf.Tensor, 'label': tf.Tensor}`
  print(list(example.keys()))
  image = example["image"]
  label = example["label"]
  print(image.shape, label)
['image', 'label']
(28, 28, 1) tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
2021-12-04 12:22:14.934497: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

Pour connaître les dict noms de clés et de la structure, consultez la documentation de jeu de données dans notre catalogue . Par exemple: la documentation mnist .

Comme tuple ( as_supervised=True )

En utilisant as_supervised=True , vous pouvez obtenir un tuple (features, label) à la place des ensembles de données supervisées.

ds = tfds.load('mnist', split='train', as_supervised=True)
ds = ds.take(1)

for image, label in ds:  # example is (image, label)
  print(image.shape, label)
(28, 28, 1) tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
2021-12-04 12:22:15.545132: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

Comme numpy ( tfds.as_numpy )

Utilisations tfds.as_numpy à convertir:

  • tf.Tensor -> np.array
  • tf.data.Dataset -> Iterator[Tree[np.array]] ( Tree peut être arbitraire imbriquée Dict , Tuple )
ds = tfds.load('mnist', split='train', as_supervised=True)
ds = ds.take(1)

for image, label in tfds.as_numpy(ds):
  print(type(image), type(label), label)
<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.int64'> 4
2021-12-04 12:22:16.171056: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

Comme par lots tf.Tensor ( batch_size=-1 )

En utilisant batch_size=-1 , vous pouvez charger l'ensemble des données en un seul lot.

Cela peut être combiné avec as_supervised=True et tfds.as_numpy pour obtenir la données comme (np.array, np.array) :

image, label = tfds.as_numpy(tfds.load(
    'mnist',
    split='test',
    batch_size=-1,
    as_supervised=True,
))

print(type(image), image.shape)
<class 'numpy.ndarray'> (10000, 28, 28, 1)

Veillez à ce que votre ensemble de données puisse tenir en mémoire et que tous les exemples aient la même forme.

Benchmarkez vos ensembles de données

Analyse comparative un ensemble de données est un simple tfds.benchmark appel sur une itérable (par exemple tf.data.Dataset , tfds.as_numpy , ...).

ds = tfds.load('mnist', split='train')
ds = ds.batch(32).prefetch(1)

tfds.benchmark(ds, batch_size=32)
tfds.benchmark(ds, batch_size=32)  # Second epoch much faster due to auto-caching
************ Summary ************

Examples/sec (First included) 46340.60 ex/sec (total: 60000 ex, 1.29 sec)
Examples/sec (First only) 148.15 ex/sec (total: 32 ex, 0.22 sec)
Examples/sec (First excluded) 55589.21 ex/sec (total: 59968 ex, 1.08 sec)

************ Summary ************

Examples/sec (First included) 278502.78 ex/sec (total: 60000 ex, 0.22 sec)
Examples/sec (First only) 1525.77 ex/sec (total: 32 ex, 0.02 sec)
Examples/sec (First excluded) 308374.75 ex/sec (total: 59968 ex, 0.19 sec)
  • Ne pas oublier de normaliser les résultats par la taille des lots avec le batch_size= kwarg.
  • Dans le résumé, le premier lot de warm - up est séparé des autres pour capturer les tf.data.Dataset temps d'installation supplémentaire (par exemple , des tampons d' initialisation, ...).
  • Remarquez que la deuxième itération est beaucoup plus rapide en raison de l' auto-mise en cache TFDS .
  • tfds.benchmark renvoie un tfds.core.BenchmarkResult qui peut être inspecté pour une analyse ultérieure.

Construire un pipeline de bout en bout

Pour aller plus loin, vous pouvez regarder :

Visualisation

tfds.as_dataframe

tf.data.Dataset objets peuvent être convertis en pandas.DataFrame avec tfds.as_dataframe à visualiser sur Colab .

  • Ajouter le tfds.core.DatasetInfo comme deuxième argument de tfds.as_dataframe pour visualiser des images, audio, textes, vidéos, ...
  • Utilisation ds.take(x) pour afficher seulement les premiers x exemples. pandas.DataFrame chargera l'ensemble des données en mémoire, et peut être très coûteux à l' affichage.
ds, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)

tfds.as_dataframe(ds.take(4), info)
2021-12-04 12:22:19.580797: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

tfds.show_examples

tfds.show_examples renvoie un matplotlib.figure.Figure (seulement des ensembles de données d'image pris en charge maintenant):

ds, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)

fig = tfds.show_examples(ds, info)
2021-12-04 12:22:20.564763: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

png

Accéder aux métadonnées de l'ensemble de données

Tous les constructeurs comprennent un tfds.core.DatasetInfo objet contenant les métadonnées de jeu de données.

Il est accessible via :

ds, info = tfds.load('mnist', with_info=True)
builder = tfds.builder('mnist')
info = builder.info

Les informations sur l'ensemble de données contiennent des informations supplémentaires sur l'ensemble de données (version, citation, page d'accueil, description,...).

print(info)
tfds.core.DatasetInfo(
    name='mnist',
    full_name='mnist/3.0.1',
    description="""
    The MNIST database of handwritten digits.
    """,
    homepage='http://yann.lecun.com/exdb/mnist/',
    data_path='gs://tensorflow-datasets/datasets/mnist/3.0.1',
    download_size=11.06 MiB,
    dataset_size=21.00 MiB,
    features=FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    }),
    supervised_keys=('image', 'label'),
    disable_shuffling=False,
    splits={
        'test': <SplitInfo num_examples=10000, num_shards=1>,
        'train': <SplitInfo num_examples=60000, num_shards=1>,
    },
    citation="""@article{lecun2010mnist,
      title={MNIST handwritten digit database},
      author={LeCun, Yann and Cortes, Corinna and Burges, CJ},
      journal={ATT Labs [Online]. Available: http://yann.lecun.com/exdb/mnist},
      volume={2},
      year={2010}
    }""",
)

Comporte des métadonnées (noms des étiquettes, forme de l'image,...)

Accédez au tfds.features.FeatureDict :

info.features
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

Nombre de classes, noms des étiquettes :

print(info.features["label"].num_classes)
print(info.features["label"].names)
print(info.features["label"].int2str(7))  # Human readable version (8 -> 'cat')
print(info.features["label"].str2int('7'))
10
['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
7
7

Formes, types :

print(info.features.shape)
print(info.features.dtype)
print(info.features['image'].shape)
print(info.features['image'].dtype)
{'image': (28, 28, 1), 'label': ()}
{'image': tf.uint8, 'label': tf.int64}
(28, 28, 1)
<dtype: 'uint8'>

Métadonnées fractionnées (par exemple, noms fractionnés, nombre d'exemples,...)

Accédez au tfds.core.SplitDict :

print(info.splits)
{'test': <SplitInfo num_examples=10000, num_shards=1>, 'train': <SplitInfo num_examples=60000, num_shards=1>}

Divisions disponibles :

print(list(info.splits.keys()))
['test', 'train']

Obtenez des informations sur la répartition individuelle :

print(info.splits['train'].num_examples)
print(info.splits['train'].filenames)
print(info.splits['train'].num_shards)
60000
['mnist-train.tfrecord-00000-of-00001']
1

Il fonctionne également avec l'API subsplit :

print(info.splits['train[15%:75%]'].num_examples)
print(info.splits['train[15%:75%]'].file_instructions)
36000
[FileInstruction(filename='mnist-train.tfrecord-00000-of-00001', skip=9000, take=36000, num_examples=36000)]

Dépannage

Téléchargement manuel (si le téléchargement échoue)

Si le téléchargement échoue pour une raison quelconque (par exemple hors ligne,...). Vous pouvez toujours télécharger manuellement les données vous - même et le placer dans le manual_dir (par défaut ~/tensorflow_datasets/download/manual/ .

Pour savoir quelles URL télécharger, consultez :

fixation NonMatchingChecksumError

TFDS assure le déterminisme en validant les sommes de contrôle des URL téléchargées. Si NonMatchingChecksumError est élevé, pourrait indiquer:

  • Le site peut être en panne (par exemple , 503 status code ). Veuillez vérifier l'url.
  • Pour les URL Google Drive, réessayez plus tard, car Drive rejette parfois les téléchargements lorsque trop de personnes accèdent à la même URL. Voir bug
  • Les fichiers d'ensembles de données d'origine ont peut-être été mis à jour. Dans ce cas, le générateur de jeu de données TFDS doit être mis à jour. Veuillez ouvrir un nouveau problème Github ou PR :
    • Enregistrez les nouveaux checksums avec tfds build --register_checksums
    • Mettez éventuellement à jour le code de génération de l'ensemble de données.
    • Mettre à jour l'ensemble de données VERSION
    • Mettre à jour les jeux de données RELEASE_NOTES : Ce qui a causé les checksums au changement? Certains exemples ont-ils changé ?
    • Assurez-vous que l'ensemble de données peut toujours être construit.
    • Envoyez-nous un RP

Citation

Si vous utilisez tensorflow-datasets de tensorflow-datasets pour un document, s'il vous plaît inclure la mention suivante, en plus de tout spécifique de citation aux jeux de données utilisés (qui se trouve dans le catalogue de jeux de données ).

@misc{TFDS,
  title = { {TensorFlow Datasets}, A collection of ready-to-use datasets},
  howpublished = {\url{https://www.tensorflow.org/datasets} },
}