将形状不等的数组列表转换为 Tensorflow 2 数据集：ValueError：无法将非矩形 Python 序列转换为 Tensor

Question

我以不等形状数组列表的形式标记数据：

array([array([1179,    6,  208,    2, 1625,   92,    9, 3870,    3, 2136,  435,
          5, 2453, 2180,   44,    1,  226,  166,    3, 4409,   49, 6728,
         ...
         10,   17, 1396,  106, 8002, 7968,  111,   33, 1130,   60,  181,
       7988, 7974, 7970])], dtype=object)

以及各自的目标：

Out[74]: array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 1], dtype=object)

我正在尝试将它们转换为 padded tf.data.Dataset()，但它不允许我将不相等的形状转换为张量。我会得到这个错误：

ValueError: Can't convert non-rectangular Python sequence to Tensor.

完整的代码在这里。假设我的起点是在之后y = ...：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np

(train_data, test_data) = tfds.load('imdb_reviews/subwords8k',
                                    split=(tfds.Split.TRAIN, tfds.Split.TEST),
                                    as_supervised=True)

x = np.array(list(train_data.as_numpy_iterator()))[:, 0]
y = np.array(list(train_data.as_numpy_iterator()))[:, 1]


train_tensor = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x.tolist(), y))\
    .padded_batch(batch_size=8, padded_shapes=([None], ()))

我可以选择哪些选项将其转换为填充的批量张量？

Answer 1

如果您的数据存储在 Numpy 数组或 Python 列表中，那么您可以使用tf.data.Dataset.from_generator方法创建数据集，然后填充批次：

train_batches = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda: iter(zip(x, y)), 
    output_types=(tf.int64, tf.int64)
).padded_batch(
    batch_size=32,
    padded_shapes=([None], ())
)

但是，如果您使用tensorflow_datasets.load函数，则无需使用as_numpy_iterator分离数据和标签，然后将它们放回数据集中！这是多余且低效的。返回的对象tensorflow_datasets.load已经是 的实例tf.data.Dataset。所以，你只需要对padded_batch它们使用：

train_batches = train_data.padded_batch(batch_size=32, padded_shapes=([None], []))
test_batches = test_data.padded_batch(batch_size=32, padded_shapes=([None], []))

padded_shapes请注意，在 TensorFlow 2.2 及更高版本中，如果您只想将所有轴填充到批次中最长的轴（即默认行为），则不再需要提供参数。