郭一璞 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

训练机器学习模型的时候，需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了，比如MNIST这种全世界都在用的数据集，能不能来个一键装载啥的？

Google也这么想。

今天，TensorFlow推出了一个新的功能，叫做TensorFlow Datasets，可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。

目前已经有29个数据集可以通过TensorFlow Datasets装载：

音频类

nsynth

图像类

cats_vs_dogs

celeb_a

celeb_a_hq

cifar10

cifar100

coco2014

colorectal_histology

colorectal_histology_large

diabetic_retinopathy_detection

fashion_mnist

image_label_folder

imagenet2012

lsun

mnist

omniglot

open_images_v4

quickdraw_bitmap

svhn_cropped

tf_flowers

结构化数据集

titanic

文本类

imdb_reviews

lm1b

squad

翻译类

wmt_translate_ende

wmt_translate_enfr

视频类

bair_robot_pushing_small

moving_mnist

starcraft_video

未来还会增加更多数据集，你也可以自己添加数据集。

具体怎么装

必须是TensorFlow1.12以上版本才可以安装，某些数据集需要额外的库。

1pip install tensorflow-datasets23# Requires TF 1.12+ to be installed.4# Some datasets require additional libraries; see setup.py extras_require5pip install tensorflow6# or:7pip install tensorflow-gpu

每个数据集都作为DatasetBuilder公开，已知：

1.从哪里下载数据集，如何提取数据并写入标准格式；

2.如何从disk加载；

3.各类要素名称、类型等信息。

这些DatasetBuilder都能直接实例化或者用tfds.builder字符串读取：

 1import tensorflow_datasets as tfds 2 3# Fetch the dataset directly 4mnist = tfds.image.MNIST() 5# or by string name 6mnist = tfds.builder('mnist') 7 8# Describe the dataset with DatasetInfo 9assert mnist.info.features['image'].shape == (28, 28, 1)10assert mnist.info.features['label'].num_classes == 1011assert mnist.info.splits['train'].num_examples == 600001213# Download the data, prepare it, and write it to disk14mnist.download_and_prepare()1516# Load data from disk as tf.data.Datasets17datasets = mnist.as_dataset()18train_dataset, test_dataset = datasets['train'], datasets['test']19assert isinstance(train_dataset, tf.data.Dataset)2021# And convert the Dataset to NumPy arrays if you'd like22for example in tfds.as_numpy(train_dataset):23 image, label = example['image'], example['label']24 assert isinstance(image, np.array)

你也可以用tfds.load执行一系列的批量示例、转换操作，然后再调用。

1import tensorflow_datasets as tfds23datasets = tfds.load("mnist")4train_dataset, test_dataset = datasets["train"], datasets["test"]5assert isinstance(train_dataset, tf.data.Dataset)

当数据集自身版本更新时，已经开始训练的数据不会变化，TensorFlow官方会采取增加新版本的方式把新的数据集放上来。

具体配置

有不同变体的数据集用BuilderConfigs进行配置，比如大型电影评论数据集（Large Movie Review Dataset），可以对输入文本进行不同的编码。

内置配置与数据集文档一起列出，可以通过字符串进行寻址。

 1# See the built-in configs 2configs = tfds.text.IMDBReviews.builder_configs 3assert "bytes" in configs 4 5# Address a built-in config with tfds.builder 6imdb = tfds.builder("imdb_reviews/bytes") 7# or when constructing the builder directly 8imdb = tfds.text.IMDBReviews(config="bytes") 9# or use your own custom configuration10my_encoder = tfds.features.text.ByteTextEncoder(additional_tokens=['hello'])11my_config = tfds.text.IMDBReviewsConfig(12 name="my_config",13 version="1.0.0",14 text_encoder_config=tfds.features.text.TextEncoderConfig(encoder=my_encoder),15)16imdb = tfds.text.IMDBReviews(config=my_config)

也可以用你自己的配置，通过tfds.core.BuilderConfigs，进行以下步骤：

1.把你自己的配置对象定义为的子类 tfds.core.BuilderConfig。比如叫“MyDatasetConfig”；

2.在数据集公开的列表中定义BUILDER_CONFIGS类成员，比如“MyDatasetMyDatasetConfig”；

3.使用self.builder_config在MyDataset配置数据生成，可能包括在_info()或更改下载数据访问中设置不同的值。

关于文本数据集

平常遇到文本数据集都比较难搞，但是有了TensorFlow Datasets就会好办一些，包含很多文本任务，三种文本编码器：

1.ByteTextEncoder，用于字节/字符级编码；

2.TokenTextEncoder，用于基于词汇文件的单词级编码；

3.SubwordTextEncoder，用于子词级编码，具有字节级回退，以使其完全可逆，比如可以把“hello world”分为[“he”，“llo”，“”，“wor”，“ld”]，然后进行整数编码。

以上这些都支持Unicode。

编码器和词库可以这样访问：

 1imdb = tfds.builder("imdb_reviews/subwords8k") 2 3# Get the TextEncoder from DatasetInfo 4encoder = imdb.info.features["text"].encoder 5assert isinstance(encoder, tfds.features.text.SubwordTextEncoder) 6 7# Encode, decode 8ids = encoder.encode("Hello world") 9assert encoder.decode(ids) == "Hello world"1011# Get the vocabulary size12vocab_size = encoder.vocab_size

TensorFlow官方明确表示，TensorFlow和TensorFlow Datasets在文本支持方面将会进一步改进。

传送门

最后，下面是TensorFlow官方提供的各类文档资料教程链接：

TensorFlow博客原文

TensorFlow官方文档

GitHub

Colab教程

Enjoy yourself~

— 完 —

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