Ефективний спосіб фільтрації tf.data.Dataset у TensorFlow

8 Березня 2024 в 16:19 42

У процесі роботи з TensorFlow, особливо з обробкою даних, часто доводиться мати справу з наборами даних (datasets). Однак іноді з ними виникають проблеми, особливо при фільтрації. У цій статті ми розглянемо один із способів розв’язання такої проблеми.

def filter_dataset(image, label):
    print(label_counts)
    
    def decrement_count(label):
        label_counts[label] -= 1
     
    count = label_counts[label]
    filter_condition = count <= label_count_min
    
    if filter_condition:
        tf.py_function(decrement_count, [label], [])
    
    return filter_condition
filtered_dataset = dataset.filter(filter_dataset)

def filter_dataset(image, label):

print(label_counts)

def decrement_count(label):

label_counts[label] -= 1

count = label_counts[label]

filter_condition = count <= label_count_min

if filter_condition:

tf.py_function(decrement_count, [label], [])

return filter_condition

filtered_dataset = dataset.filter(filter_dataset)

Під час роботи з TensorFlow, особливо коли мова йде про обробку даних, однією з найпоширеніших задач є робота з наборами даних (datasets). Вони дозволяють ефективно завантажувати та обробляти великі обсяги даних. Однак іноді при використанні функції фільтрації (filter()) можуть виникати непередбачувані проблеми.

Одна з таких проблем полягає в тому, що функція tf.data.Dataset.filter() не може отримати доступ до директорії. Наприклад, якщо ви намагаєтеся збалансувати набір даних, видаляючи зайві зображення з кожної категорії, може виникнути помилка, описана в постановці питання.

Одним з можливих рішень цієї проблеми є створення власної функції фільтрації. У нашому прикладі, спочатку ми отримуємо кількість зображень для кожної категорії та знаходимо мінімальне значення зображень для кожної категорії. Після цього ми створюємо функцію фільтрації, яка буде видаляти зайві зображення.

Проте, під час виконання цього коду може виникнути помилка, що полягає в неможливості отримати доступ до ключів за мітками. Для виправлення цієї помилки необхідно використовувати інший метод доступу до тензорів.

Одним із варіантів розв’язання цієї проблеми є використання альтернативного методу доступу до тензорів, що дозволяє коректно отримувати доступ до ключів. Наприклад, замість безпосереднього використання тензора як ключа, можна використовувати його посилання.

У вищенаведеному коді помилку можна виправити, замінивши рядок:

count = label_counts[label]

1	count = label_counts[label]

на:

count = label_counts[label.ref()]

1	count = label_counts[label.ref()]

Це дозволить коректно отримувати доступ до тензорів як ключів. Після внесення цієї зміни код буде працювати без помилок і зможе ефективно фільтрувати набір даних.