-1

我有一个图像数据集，我通过tf.data.Dataset.list_files().

在我的.map()函数中，我读取和解码图像，如下所示：

def map_function(filepath):
    image = tf.io.read_file(filename=filepath)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
    image = tf.image.resize(image, [IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT])
    return image

如果我使用（下面的工作）

 dataset = tf.data.Dataset.list_files(file_pattern=...)
 dataset = dataset.map(map_function)
 for image in dataset.as_numpy_iterator():
    #Correctly outputs the numpy array, no error is displayed/encountered
    print(image)

但是，如果我使用（下面会抛出错误）：

  dataset = tf.data.Dataset.list_files(file_pattern=...)
  dataset = dataset.batch(32).map(map_function)
  for image in dataset.as_numpy_iterator():
    #Error is displayed 
      print(image)

ValueError：形状必须为 0 级，但对于具有输入形状的“ReadFile”（操作：“ReadFile”）为 1 级：[?]。

现在，根据这个：https://www.tensorflow.org/guide/data_performance#vectorizing_mapping，代码不应该失败并且预处理步骤应该被优化（批处理与一次性处理）。

我的代码中的错误在哪里？

***如果我使用map().batch()它工作正常

4

1 回答 1

2

发生错误是因为map_function需要未批处理的元素，但在第二个示例中，您为其提供了批处理元素。

https://www.tensorflow.org/guide/data_performance中的示例通过定义一个increment可以应用于批处理和非批处理元素的函数而变得棘手，因为将 1 添加到像 [1, 2, 3] 这样的批处理元素将导致在 [2, 3, 4] 中。

def increment(x):
    return x+1

要使用向量化，您需要编写 a vectorized_map_function，它接受一个未批处理元素的向量，将 map 函数应用于向量中的每个元素，然后返回结果向量。

不过，在您的情况下，我认为矢量化不会产生明显的影响，因为读取和解码文件的成本远高于调用函数的开销。当 map 函数非常便宜时，矢量化的影响最大，以至于函数调用所花费的时间与在 map 函数中实际工作所花费的时间相当。

于 2020-06-15T16:05:50.060 回答