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在阅读 TFX 的文档时,尤其是与数据预处理相关的部分,我认为管道设计更适合分类特征。

我想知道 TFX 是否也可以用于涉及图像的管道。

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是的,TFX 也可以用于涉及图像的管道。

特别是在与数据预处理相关的部分,据我所知,Tensorflow Transform 中没有内置函数。

但是可以使用 TensorFlow Ops 进行转换。例如,可以使用 tf.image 来完成图像增强,等等。

图像变换的示例代码,即将图像从彩色转换为灰度,通过将每个像素的值除以 255,使用 Tensorflow 变换如下所示:

def preprocessing_fn(inputs):
  """Preprocess input columns into transformed columns."""
  # Since we are modifying some features and leaving others unchanged, we
  # start by setting `outputs` to a copy of `inputs.
  outputs = inputs.copy()

  # Convert the Image from Color to Grey Scale. 
  # NUMERIC_FEATURE_KEYS is the names of Columns of Values of Pixels
  for key in NUMERIC_FEATURE_KEYS:
    outputs[key] = tf.divide(outputs[key], 255)

  outputs[LABEL_KEY] = outputs[LABEL_KEY]

  return outputs
于 2019-05-10T12:30:35.287 回答