如何解决如何预处理我的 Mapdataset 以适合我的模型输入？
我使用由文本中的标签和字符串中的浮点向量组成的 MapDataset。 这是我读取 tfrecord 内容的方式：
def extract_data(tfrecord_ds):
feature_description = {
'classes_text': tf.io.FixedLenFeature((),tf.string),'data': tf.io.FixedLenFeature([],tf.string)
}
def _parse_data_function(example_proto):
return tf.compat.v1.parse_single_example(example_proto,feature_description)
parsed_dataset = tfrecord_ds.map(_parse_data_function)
dataset = parsed_dataset.cache().shuffle(1000).batch(32).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
return dataset
我想根据 label.txt 文件将 label_text 转换为 int 并将 data 字符串转换为浮点向量。
我想使用这些数据来训练这样的自定义模型：
my_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=(1024),dtype=tf.float32,name='input_embedding'),tf.keras.layers.Dense(512,activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(num_classes)
],name='audio_detector')
如何处理我的 MapDataset 从 (string,string) 到 (int,float_array) 以便能够训练我的模型？
编辑：
这是我对数据进行编码的方式：
features = {}
features['classes_text'] = tf.train.Feature(
bytes_list=tf.train.BytesList(value=[audio_data_generator.label.encode()]))
bytes = embedding.numpy().tobytes()
features['data'] = tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[bytes]))
tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))
writer.write(tf_example.SerializeToString())
解决方法
使用 -- Here I am identifying contracts with an overlapping previous contract
alter table mytable add column flag_overlap INT default 0;
update mytable set flag_overlap = 1 where dt_end is NOT null and dt_end_prev > dt_end;
-- Creating a table with only those workers with at least two overlapping contracts
drop table if exists mytable_id;
create table mytable_id as select WORKER_ID
from mytable where flag_overlap = 1
group by WORKER_ID;
-- This is my table of interests with all the contracts for those workers identified in the previous step
drop table if exists mytable_mod;
create table mytable_mod
as select *
from mytable a
inner join mytable_id b on a.WORKER_ID = b.WORKER_ID
order by WORKER_ID,dt_start;
alter table mytable_mod add unique index idx_ord_id(id);
-- The rest of the code is the same as the one posted in this question,-- simply I referred to the table 'mytable_mod' and no longer to 'mytable'.
-- [...]
-- At the end I updated the 'revised' end date of my original table 'mytable'
UPDATE mytable a
left outer join mytable_mod b on a.ord_all = b.ord_all
set
a.dt_end = b.dt_end,a.dt_end_next = b.dt_end_next,a.dt_end_prev = b.dt_end_prev
;
对嵌入进行编码更容易。
写入 tfrecords 时使用：
tf.train.FloatList读取时将嵌入大小指定为 features = {
'classes_text': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[label.encode()])),'data': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=embedding))
}
tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))
writer.write(tf_example.SerializeToString())
，例如：
tf.io.FixedLenFeature要将 label_text 转换为 int，您可以使用 embedding_size = 10
feature_description = {
'classes_text': tf.io.FixedLenFeature((),tf.string),'data': tf.io.FixedLenFeature([embedding_size],tf.float32)
}
。
tf.lookup.StaticVocabularyTable编辑
如果您希望保持保存数据的方式，可以使用 # Assuming lable.txt contains a single label per line.
with open('label.txt','r') as fin:
categories = [line.strip() for line in fin.readlines()]
init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
keys=tf.constant(categories),values=tf.constant(list(range(len(categories))),dtype=tf.int64))
label_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(
init,num_oov_buckets=1)
feature_description = {
'classes_text': tf.io.FixedLenFeature((),tf.float32)
}
def _parse_data_function(example_proto):
example = tf.compat.v1.parse_single_example(example_proto,feature_description)
# Apply the label lookup.
example['classes_text'] = label_table.lookup(example['classes_text'])
return example
parsed_dataset = tfrecord_ds.map(_parse_data_function)
dataset = parsed_dataset.cache().shuffle(1000).batch(32).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
将 numpy 向量转换为二进制字符串。不过，您必须将此代码包装在 tf.function 和 tf.py_function 中。
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