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TLDR；

我面临着评估者模型的问题。所有使用 Evaluator 组件的示例都使用原始 ExampleGen 数据中的标签作为标签源。但我想给它在管道期间计算的标签。

有没有一种方法可以在将标签提供给评估者之前对标签进行一次热编码？另一种方法是在转换组件中对数据进行一次热编码，然后使用 ImportExampleGen 组件再次加载它，但这对于时间和内存来说非常昂贵。

长版：

我正在运行一个语言建模管道，我有一个文本作为输入，我想训练一个基于 LSTM 的 LM。到目前为止，我的步骤是：

  • 使用 ImportExampleGen 提取文本数据并使用词汇文件对其进行标记
output = example_gen_pb2.Output(
    split_config=example_gen_pb2.SplitConfig(
        splits=[
            example_gen_pb2.SplitConfig.Split(name="train", hash_buckets=45),
            example_gen_pb2.SplitConfig.Split(name="eval", hash_buckets=5),
        ]
    )
)


# Load the data from our prepared TFDS folder
example_gen = ImportExampleGen(input_base=str(data_root), output_config=output)

context.run(example_gen)
  • 将文本数据转换为 2 个 MAX_LEN 形状的张量（如果需要，可以使用填充）。一个用于模型的输入，一个用于输出（一个移位）。

这是改造后的样子：

{'label_sentence': array([17843,  1863, 30003,    32,     4, 30003, 30003, 30003, 30003,
       30003, 12551, 30003, 22696, 30003, 30003, 30003, 30003, 30003,
       30003,   210, 29697, 30003,  3813,  2262, 30003,   313,   370,
         667, 27087,   186,   182, 30003,   370, 10500,   186,   182,
       30003,   370,  8366,   186,   182, 30003,  9949,  1789, 30003,
       30003,   158,  1863, 30003,     8,  5169,     3,    67,  4229,
           3,   239,  3843, 30003,     5,   682,  1887, 28241, 30003,
       16798, 30003,   116,     4,   207,  1320,  1529, 30003,     2,]),

 'training_sentence': array([    1, 17843,  1863, 30003,    32,     4, 30003, 30003, 30003,
       30003, 30003, 12551, 30003, 22696, 30003, 30003, 30003, 30003,
       30003, 30003,   210, 29697, 30003,  3813,  2262, 30003,   313,
         370,   667, 27087,   186,   182, 30003,   370, 10500,   186,
         182, 30003,   370,  8366,   186,   182, 30003,  9949,  1789,
       30003, 30003,   158,  1863, 30003,     8,  5169,     3,    67,
        4229,     3,   239,  3843, 30003,     5,   682,  1887, 28241,
       30003, 16798, 30003,   116,     4,   207,  1320,  1529, 30003])}
  • 在训练过程中，我在模型摄取标签之前对标签进行 one-hot 即时编码（词汇大小为 30K）（与在 Transform 组件中执行此操作相比，这是为了节省空间）。

这是训练代码的那一部分：

    train_dataset = train_dataset.map(lambda x, y: (x, tf.one_hot(y, depth=NUM_CLASSES)))
    eval_dataset = eval_dataset.map(lambda x, y: (x, tf.one_hot(y, depth=NUM_CLASSES)))

    
    mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
    with mirrored_strategy.scope():
        model = get_model()

    tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(
        log_dir=fn_args.model_run_dir, update_freq="batch"
    )

    model.fit(
        train_dataset,
        steps_per_epoch=fn_args.train_steps,
        validation_data=eval_dataset,
        validation_steps=fn_args.eval_steps,
        callbacks=[tensorboard_callback],
    )
  • 评估是我面临问题的地方。所有使用 Evaluator 组件的示例都使用原始 ExampleGen 数据中的标签作为标签源。

有没有一种方法可以在将标签提供给评估者之前对标签进行一次热编码？另一种方法是在转换组件中对数据进行一次热编码，然后使用 ImportExampleGen 组件再次加载它，但这对于时间和内存来说非常昂贵。

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