Alguns componentes TFX usam uma descrição de seus dados de entrada chamada de esquema . O esquema é uma instância de schema.proto . Ele pode especificar tipos de dados para valores de recursos, se um recurso deve estar presente em todos os exemplos, intervalos de valores permitidos e outras propriedades. Um componente de pipeline SchemaGen irá gerar automaticamente um esquema inferindo tipos, categorias e intervalos dos dados de treinamento.
- Consome: estatísticas de um componente StatisticsGen
- Emite: protocolo de esquema de dados
Aqui está um trecho de um protótipo de esquema:
...
feature {
name: "age"
value_count {
min: 1
max: 1
}
type: FLOAT
presence {
min_fraction: 1
min_count: 1
}
}
feature {
name: "capital-gain"
value_count {
min: 1
max: 1
}
type: FLOAT
presence {
min_fraction: 1
min_count: 1
}
}
...
As seguintes bibliotecas TFX usam o esquema:
- Validação de dados do TensorFlow
- TensorFlow Transform
- Análise de modelo do TensorFlow
Em um pipeline TFX típico, o SchemaGen gera um esquema, que é consumido pelos outros componentes do pipeline.
Validação de dados SchemaGen e TensorFlow
SchemaGen faz uso extensivo do TensorFlow Data Validation para inferir um esquema.
Usando o componente SchemaGen
Um componente de pipeline SchemaGen é normalmente muito fácil de implantar e requer pouca personalização. O código típico se parece com isto:
from tfx import components
...
infer_schema = components.SchemaGen(
statistics=compute_training_stats.outputs['statistics'])