TFDV 生成模式作为模式协议缓冲区。但是,似乎没有辅助函数可以向文件写入/读取模式。
schema = tfdv.infer_schema(stats)
如何保存/加载它?
TFDV 生成模式作为模式协议缓冲区。但是,似乎没有辅助函数可以向文件写入/读取模式。
schema = tfdv.infer_schema(stats)
如何保存/加载它?
You can use the following methods to write/load the schema to/from a file.
from google.protobuf import text_format
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from tensorflow_metadata.proto.v0 import schema_pb2
def write_schema(schema, output_path):
schema_text = text_format.MessageToString(schema)
file_io.write_string_to_file(output_path, schema_text)
def load_schema(input_path):
schema = schema_pb2.Schema()
schema_text = file_io.read_file_to_string(input_path)
text_format.Parse(schema_text, schema)
return schema
如果您将它与Tensorflow Transform一起使用,那么我建议您使用以下功能:
import tensorflow_data_validation as tfdv
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from tensorflow_transform.tf_metadata import metadata_io
# Define file path
file_io.recursive_create_dir(OUTPUT_DIR)
schema_file = os.path.join(OUTPUT_DIR, 'schema.pbtxt')
# Write schema
tfdv.write_schema_text(schema, schema_file)
# Read schema with tfdv
schema = tfdv.load_schema_text(schema_file)
# Read schema with tensorflow_transform
schema = metadata_io.read_metadata(OUTPUT_DIR)
输出是人类可读的 - 类似于 JSON。但是,如果您更喜欢以纯JSON 格式保存它,那么您可以使用以下内容:
from google.protobuf import json_format
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from tensorflow_metadata.proto.v0 import schema_pb2
def write_schema(schema, output_path):
schema_text = json_format.MessageToJson(schema)
file_io.write_string_to_file(output_path, schema_text)
def load_schema(input_path):
schema_text = file_io.read_file_to_string(input_path)
schema = json_format.Parse(schema_text, schema_pb2.Schema())
return schema
或者,如果您不需要它采用人类可读的格式,您可以使用 SerializeToString() 和 ParseFromString(data) 进行反序列化,如此处所述。
tensorflow_data_validation 本身为此提供了 util 函数:
from tensorflow_data_validation.utils.schema_util import write_schema_text, load_schema_text
write_schema_text(schema, "./my_schema")
schema = load_schema_text("./my_schema")