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TensorFlowデータセット

TFDSは、TensorFlow、Jax、およびその他の機械学習フレームワークで使用するためのすぐに使用できるデータセットのコレクションを提供します。

これは、ダウンロードして準備したデータを確定し、構築ハンドルtf.data.Dataset (またはnp.array )。

TensorFlow.orgで表示GoogleColabで実行GitHubでソースを表示 ノートブックをダウンロード

インストール

TFDSは2つのパッケージで存在します。

  • pip install tensorflow-datasets :数ヶ月ごとにリリース安定したバージョンを、。
  • pip install tfds-nightly :毎日リリース、データセットの最後のバージョンが含まれています。

このコラボは、使用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

利用可能なデータセットを見つける

すべてのデータセットビルダーはのサブクラスであるtfds.core.DatasetBuilder 。利用可能ビルダーのリストを取得するには、使用tfds.list_builders()当社のかを見てカタログ

tfds.list_builders()
['abstract_reasoning',
 'accentdb',
 'aeslc',
 'aflw2k3d',
 'ag_news_subset',
 'ai2_arc',
 'ai2_arc_with_ir',
 'amazon_us_reviews',
 'anli',
 'arc',
 'bair_robot_pushing_small',
 'bccd',
 'beans',
 'big_patent',
 'bigearthnet',
 'billsum',
 'binarized_mnist',
 'binary_alpha_digits',
 'blimp',
 'booksum',
 'bool_q',
 'c4',
 'caltech101',
 'caltech_birds2010',
 'caltech_birds2011',
 'cardiotox',
 'cars196',
 'cassava',
 'cats_vs_dogs',
 'celeb_a',
 'celeb_a_hq',
 'cfq',
 'cherry_blossoms',
 'chexpert',
 'cifar10',
 'cifar100',
 'cifar10_1',
 'cifar10_corrupted',
 'citrus_leaves',
 'cityscapes',
 'civil_comments',
 'clevr',
 'clic',
 'clinc_oos',
 'cmaterdb',
 'cnn_dailymail',
 'coco',
 'coco_captions',
 'coil100',
 'colorectal_histology',
 'colorectal_histology_large',
 'common_voice',
 'coqa',
 'cos_e',
 'cosmos_qa',
 'covid19',
 'covid19sum',
 'crema_d',
 'curated_breast_imaging_ddsm',
 'cycle_gan',
 'd4rl_adroit_door',
 'd4rl_adroit_hammer',
 'd4rl_adroit_pen',
 'd4rl_adroit_relocate',
 'd4rl_mujoco_ant',
 'd4rl_mujoco_halfcheetah',
 'd4rl_mujoco_hopper',
 'd4rl_mujoco_walker2d',
 'dart',
 'davis',
 'deep_weeds',
 'definite_pronoun_resolution',
 'dementiabank',
 'diabetic_retinopathy_detection',
 'div2k',
 'dmlab',
 'doc_nli',
 'dolphin_number_word',
 'domainnet',
 'downsampled_imagenet',
 'drop',
 'dsprites',
 'dtd',
 'duke_ultrasound',
 'e2e_cleaned',
 'efron_morris75',
 'emnist',
 'eraser_multi_rc',
 'esnli',
 'eurosat',
 'fashion_mnist',
 'flic',
 'flores',
 'food101',
 'forest_fires',
 'fuss',
 'gap',
 'geirhos_conflict_stimuli',
 'gem',
 'genomics_ood',
 'german_credit_numeric',
 'gigaword',
 'glue',
 'goemotions',
 'gov_report',
 'gpt3',
 'gref',
 'groove',
 'gsm8k',
 'gtzan',
 'gtzan_music_speech',
 'hellaswag',
 'higgs',
 'horses_or_humans',
 'howell',
 'i_naturalist2017',
 'i_naturalist2018',
 'imagenet2012',
 'imagenet2012_corrupted',
 'imagenet2012_multilabel',
 'imagenet2012_real',
 'imagenet2012_subset',
 'imagenet_a',
 'imagenet_r',
 'imagenet_resized',
 'imagenet_v2',
 'imagenette',
 'imagewang',
 'imdb_reviews',
 'irc_disentanglement',
 'iris',
 'istella',
 'kddcup99',
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 'kmnist',
 'lambada',
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 'librispeech_lm',
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 'ljspeech',
 'lm1b',
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 'lsun',
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 'math_dataset',
 'math_qa',
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 'mnist_corrupted',
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 'movie_rationales',
 'movielens',
 'moving_mnist',
 'mslr_web',
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 'multi_nli',
 'multi_nli_mismatch',
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 'natural_questions_open',
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 'ogbg_molpcba',
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 'open_images_challenge2019_detection',
 'open_images_v4',
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 'opus',
 'oxford_flowers102',
 'oxford_iiit_pet',
 'para_crawl',
 'pass',
 'patch_camelyon',
 'paws_wiki',
 'paws_x_wiki',
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 'pet_finder',
 'pg19',
 'piqa',
 'places365_small',
 'plant_leaves',
 'plant_village',
 'plantae_k',
 'protein_net',
 'qa4mre',
 'qasc',
 'quac',
 'quickdraw_bitmap',
 'race',
 'radon',
 'reddit',
 'reddit_disentanglement',
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 'resisc45',
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 'robosuite_panda_pick_place_can',
 'rock_paper_scissors',
 'rock_you',
 's3o4d',
 'salient_span_wikipedia',
 'samsum',
 'savee',
 'scan',
 'scene_parse150',
 'schema_guided_dialogue',
 'scicite',
 'scientific_papers',
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 'shapes3d',
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 'smallnorb',
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 'so2sat',
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 'symmetric_solids',
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 'ted_multi_translate',
 'tedlium',
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 'tiny_shakespeare',
 'titanic',
 'trec',
 'trivia_qa',
 'tydi_qa',
 'uc_merced',
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 'vctk',
 'visual_domain_decathlon',
 'voc',
 'voxceleb',
 'voxforge',
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 'web_nlg',
 'web_questions',
 'wider_face',
 'wiki40b',
 'wiki_bio',
 'wiki_table_questions',
 'wiki_table_text',
 'wikiann',
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 'wikipedia',
 'wikipedia_toxicity_subtypes',
 'wine_quality',
 'winogrande',
 'wit',
 'wit_kaggle',
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 'wmt14_translate',
 'wmt15_translate',
 'wmt16_translate',
 'wmt17_translate',
 'wmt18_translate',
 'wmt19_translate',
 'wmt_t2t_translate',
 'wmt_translate',
 'wordnet',
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 'xnli',
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 'xsum',
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 'xtreme_xnli',
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 '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']

データセットをロードする

tfds.load

データセットをロードする最も簡単な方法はあるtfds.load 。そうなる:

  1. データをダウンロードして、それを保存しtfrecordファイル。
  2. ロードtfrecordして作成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

いくつかの一般的な議論:

  • split= :どの分割読むために(例えば'train'['train', 'test'] 'train[80%:]' 、...)。私たちを参照してください。スプリットAPIガイドを
  • shuffle_files= :各エポックの間でファイルをシャッフルするコントロールかどうか(TFDSは、複数の小さなファイルに大きなデータセットを保存)。
  • data_dir= :データセットが保存されている場所(デフォルトは~/tensorflow_datasets/
  • with_info=True :戻りtfds.core.DatasetInfoデータセットのメタデータを含みます
  • download=False :無効のダウンロード

tfds.builder

tfds.load薄いラッパですtfds.core.DatasetBuilder 。あなたは使用して同じ出力を得ることができますtfds.core.DatasetBuilder APIを:

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

あなたが特定のデータセットを生成する場合は、使用することができtfdsコマンドラインを。例えば:

tfds build mnist

参照ドキュメント使用可能なフラグのために。

データセットを反復処理します

口述として

デフォルトでは、 tf.data.Datasetオブジェクトが含まれているdicttf.Tensor秒:

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.

調べるにはdictキー名や構造、内のデータセットのドキュメントを見て私たちのカタログを。たとえば、次のmnistドキュメント

タプルとして( as_supervised=True

使用することによりas_supervised=True 、あなたはタプル得ることができます(features, label)の代わりに教師データセットのために。

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.

numpyのよう( tfds.as_numpy

用途はtfds.as_numpy変換するには:

  • tf.Tensor - > np.array
  • tf.data.Dataset - > Iterator[Tree[np.array]] Treeの任意の入れ子にすることができDictTuple
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.

バッチtf.Tensorとして( batch_size=-1

使用してbatch_size=-1 、あなたは単一のバッチで、完全なデータセットを読み込むことができます。

これは、と組み合わせることができるas_supervised=Truetfds.as_numpyとしてデータを取得する(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)

データセットがメモリに収まる可能性があること、およびすべての例が同じ形状であることに注意してください。

データセットのベンチマーク

データセットをベンチマークするのは簡単ですtfds.benchmark任意の反復可能な(例えば上の呼び出しtf.data.Datasettfds.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)
  • バッチサイズごとの結果を正規化することを忘れないでくださいbatch_size= kwarg。
  • 要約すると、最初のウォームアップバッチは、キャプチャするために他のものから分離されているtf.data.Dataset余分なセットアップ時間(例えばバッファの初期化を、...)。
  • 2回目の繰り返しが原因にはるかに高速されている様子がわかりTFDS自動キャッシュ
  • tfds.benchmark返しtfds.core.BenchmarkResultさらなる分析のために検査することができます。

エンドツーエンドのパイプラインを構築する

さらに進むために、あなたは見ることができます:

視覚化

tfds.as_dataframe

tf.data.Datasetオブジェクトがに変換することができpandas.DataFrametfds.as_dataframe上で可視化することがコラボ

  • 追加tfds.core.DatasetInfo 2番目の引数としてtfds.as_dataframe画像、音声、テキスト、ビデオを、視覚化します...
  • 使用ds.take(x)のみを最初に表示するためx例。 pandas.DataFrame 、メモリ内の完全なデータセットをロードし、ディスプレイに非常に高価になることができます。
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リターンmatplotlib.figure.Figure (画像のみのデータセットは、現在サポートされています):

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

データセットメタデータにアクセスする

すべてのビルダーが含まtfds.core.DatasetInfoデータセットのメタデータを含むオブジェクトを。

次の方法でアクセスできます。

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

データセット情報には、データセットに関する追加情報(バージョン、引用、ホームページ、説明など)が含まれています。

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}
    }""",
)

機能のメタデータ(ラベル名、画像の形状など)

アクセスtfds.features.FeatureDict

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

クラスの数、ラベル名:

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

形状、dtypes:

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'>

メタデータの分割(例:名前の分割、例の数など)

アクセスtfds.core.SplitDict

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

利用可能な分割:

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

個々の分割に関する情報を取得します。

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

サブスプリットAPIでも機能します。

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)]

トラブルシューティング

手動ダウンロード(ダウンロードが失敗した場合)

何らかの理由でダウンロードが失敗した場合(オフラインなど)。あなたはいつも手動でデータを自分でダウンロードし、それを置くことができますmanual_dir (デフォルトは~/tensorflow_datasets/download/manual/

ダウンロードするURLを見つけるには、以下を調べてください。

固定NonMatchingChecksumError

TFDSは、ダウンロードされたURLのチェックサムを検証することにより、決定論を保証します。場合NonMatchingChecksumError上昇し、示している可能性があります:

  • ウェブサイトは、(例えばダウンしている可能性が503 status code )。 URLを確認してください。
  • GoogleドライブのURLについては、同じURLにアクセスする人が多すぎるとドライブがダウンロードを拒否することがあるため、後でもう一度やり直してください。参照してくださいバグを
  • 元のデータセットファイルが更新されている可能性があります。この場合、TFDSデータセットビルダーを更新する必要があります。新しいGithubの問題またはPRを開いてください。
    • 新しいチェックサムを登録しtfds build --register_checksums
    • 最終的に、データセット生成コードを更新します。
    • データセットの更新VERSION
    • データセットの更新RELEASE_NOTES :変化にチェックサムを引き起こしましたか?いくつかの例は変更されましたか?
    • データセットを引き続き構築できることを確認してください。
    • PRを送ってください

引用

あなたが使用している場合tensorflow-datasets紙のために、(中に見つけることができます使用済みのデータセットへの引用の特定に加えて、以下の引用を含めてくださいデータセットのカタログ)。

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