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Zestawy danych TensorFlow

TFDS zapewnia zbiór gotowych do użycia zestawów danych do użytku z TensorFlow, Jax i innymi platformami uczenia maszynowego.

Obsługuje pobieranie i przygotowywanie danych deterministycznie oraz tworzenietf.data.Dataset (lub np.array ).

Zobacz na TensorFlow.org Uruchom w Google Colab Wyświetl źródło w serwisie GitHub Pobierz notatnik

Instalacja

TFDS występuje w dwóch pakietach:

  • pip install tensorflow-datasets : Wersja stabilna, wydawana co kilka miesięcy.
  • pip install tfds-nightly : Wydawane codziennie, zawiera ostatnie wersje zestawów danych.

Ta colab używa 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

Znajdź dostępne zbiory danych

Wszystkie tfds.core.DatasetBuilder danych są podklasą tfds.core.DatasetBuilder . Aby uzyskać listę dostępnych konstruktorów, użyj tfds.list_builders() lub zajrzyj do naszego katalogu .

tfds.list_builders()
['abstract_reasoning',
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 'aeslc',
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 'coco_captions',
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 'flores',
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 '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']

Załaduj zbiór danych

tfds.load

Najłatwiejszym sposobem załadowania zbioru danych jest tfds.load . To będzie:

  1. Pobierz dane i zapisz je jako pliki tfrecord .
  2. Załaduj tfrecord i utwórztf.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}>

Niektóre typowe argumenty:

  • split= : który podział odczytać (np. 'train' , ['train', 'test'] , 'train[80%:]' , ...). Zobacz nasz przewodnik po podzielonym API .
  • shuffle_files= : Kontroluj, czy tasować pliki pomiędzy każdą epoką (TFDS przechowuje duże zbiory danych w wielu mniejszych plikach).
  • data_dir= : Lokalizacja, w której zapisywany jest zestaw danych (domyślnie ~/tensorflow_datasets/ )
  • with_info=True : zwraca tfds.core.DatasetInfo zawierający metadane zbioru danych
  • download=False : Wyłącz pobieranie

tfds.builder

tfds.load to cienkie opakowanie wokół tfds.core.DatasetBuilder . tfds.core.DatasetBuilder same dane wyjściowe można uzyskać za pomocą interfejsu API tfds.core.DatasetBuilder :

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

Jeśli chcesz wygenerować określony zestaw danych, możesz użyć tfds poleceń tfds . Na przykład:

tfds build mnist

Zobacz dokumentację dla dostępnych flag.

Iteruj po zbiorze danych

Jak dykt

Domyślnietf.data.Dataset obiektu zawiera dict z 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)

Aby poznać nazwy i strukturę kluczy dict , zapoznaj się z dokumentacją zestawu danych w naszym katalogu . Na przykład: dokumentacja mnista .

Jako krotka ( as_supervised=True )

Używając as_supervised=True , możesz uzyskać krotkę (features, label) zamiast nadzorowanych zestawów danych.

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)

As numpy ( tfds.as_numpy )

Używa tfds.as_numpy do konwersji:

  • tf.Tensor -> np.array
  • tf.data.Dataset -> Iterator[Tree[np.array]] ( Tree może być dowolnym zagnieżdżonym 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

Jak wsadowo tf.Tensor ( batch_size=-1 )

Używając batch_size=-1 , możesz załadować pełny zestaw danych w jednej partii.

Można to połączyć z as_supervised=True i tfds.as_numpy aby uzyskać dane jako (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)

Uważaj, aby Twój zestaw danych zmieścił się w pamięci i aby wszystkie przykłady miały ten sam kształt.

Porównuj swoje zbiory danych

Benchmarking zbioru danych to proste wywołanie tfds.benchmark dla dowolnej iterowalnej (np.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) 37648.72 ex/sec (total: 60000 ex, 1.59 sec)
Examples/sec (First only) 53.84 ex/sec (total: 32 ex, 0.59 sec)
Examples/sec (First excluded) 60009.42 ex/sec (total: 59968 ex, 1.00 sec)

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

Examples/sec (First included) 300819.05 ex/sec (total: 60000 ex, 0.20 sec)
Examples/sec (First only) 2555.37 ex/sec (total: 32 ex, 0.01 sec)
Examples/sec (First excluded) 320799.77 ex/sec (total: 59968 ex, 0.19 sec)
  • Nie zapomnij znormalizować wyników według rozmiaru partii za pomocą parametru batch_size= kwarg.
  • Podsumowując, pierwsza partia rozgrzewkowa jest oddzielana od pozostałych w celu przechwycenia dodatkowego czasu konfiguracjitf.data.Dataset (np. Inicjalizacja buforów, ...).
  • Zwróć uwagę, że druga iteracja jest znacznie szybsza dzięki automatycznemu buforowaniu TFDS .
  • tfds.benchmark zwraca wynik tfds.core.BenchmarkResult który można sprawdzić w celu dalszej analizy.

Twórz kompleksowe potoki

Aby przejść dalej, możesz spojrzeć:

Wyobrażanie sobie

tfds.as_dataframe

Obiektytf.data.Dataset można konwertować na pandas.DataFrame pomocą tfds.as_dataframe do wizualizacji w Colab .

  • Dodaj tfds.core.DatasetInfo jako drugi argument tfds.as_dataframe aby wizualizować obrazy, dźwięk, teksty, filmy, ...
  • Użyj ds.take(x) aby wyświetlić tylko pierwsze przykłady x . pandas.DataFrame załaduje pełny zestaw danych do pamięci i może być bardzo kosztowny do wyświetlenia.
ds, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)

tfds.as_dataframe(ds.take(4), info)

tfds.show_examples

tfds.show_examples zwraca matplotlib.figure.Figure (obecnie obsługiwane są tylko zestawy danych obrazu):

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

fig = tfds.show_examples(ds, info)

png

Uzyskaj dostęp do metadanych zbioru danych

Wszystkie konstruktory zawierają obiekt tfds.core.DatasetInfo zawierający metadane zestawu danych.

Dostęp do niego można uzyskać poprzez:

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

Informacje o zestawie danych zawierają dodatkowe informacje o zbiorze danych (wersja, cytat, strona główna, opis, ...).

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'),
    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}
    }""",
)

Zawiera metadane (nazwy etykiet, kształt obrazu, ...)

Uzyskaj dostęp do tfds.features.FeatureDict :

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

Liczba klas, nazwy etykiet:

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

Kształty, typy:

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'>

Podziel metadane (np. Podzielone nazwy, liczba przykładów, ...)

Uzyskaj dostęp do tfds.core.SplitDict :

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

Dostępne podziały:

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

Uzyskaj informacje o indywidualnym splicie:

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

Działa również z interfejsem 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)]

Rozwiązywanie problemów

Pobieranie ręczne (jeśli pobieranie się nie powiedzie)

Jeśli pobieranie z jakiegoś powodu się nie powiedzie (np. Offline, ...). Zawsze możesz ręcznie pobrać dane samodzielnie i umieścić je w manual_dir (domyślnie ~/tensorflow_datasets/download/manual/ .

Aby dowiedzieć się, które adresy URL pobrać, zajrzyj do:

Naprawianie NonMatchingChecksumError

TFDS zapewnia determinizm poprzez weryfikację sum kontrolnych pobranych adresów URL. Jeśli zostanie zgłoszony NonMatchingChecksumError , może wskazywać:

  • Witryna może nie działać (np. 503 status code ). Sprawdź adres URL.
  • W przypadku adresów URL Dysku Google spróbuj ponownie później, ponieważ Dysk czasami odrzuca pobieranie, gdy zbyt wiele osób uzyskuje dostęp do tego samego adresu URL. Zobacz błąd
  • Oryginalne pliki zestawów danych mogły zostać zaktualizowane. W takim przypadku należy zaktualizować narzędzie do tworzenia zestawu danych TFDS. Otwórz nowy numer lub PR na Github:
    • Zarejestruj nowe sumy kontrolne za pomocą tfds build --register_checksums
    • Ostatecznie zaktualizuj kod generowania zestawu danych.
    • Zaktualizuj zbiór danych VERSION
    • Zaktualizuj zbiór danych RELEASE_NOTES : Co spowodowało zmianę sum kontrolnych? Czy zmieniły się jakieś przykłady?
    • Upewnij się, że nadal można zbudować zbiór danych.
    • Wyślij nam PR

Cytat

Jeśli korzystasz z tensorflow-datasets do pracy, tensorflow-datasets następujący cytat, oprócz wszelkich cytatów specyficznych dla używanych zestawów danych (które można znaleźć w katalogu zestawów danych ).

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