小编Luk*_*sen的帖子

为了使用 Google Colabs TPU，我需要一个tf.dataset.Dataset. 那么如何在这样的数据集上使用数据增强呢？

更具体地说，到目前为止我的代码是：

def get_dataset(batch_size=200):
  datasets, info = tfds.load(name='mnist', with_info=True, as_supervised=True,
                             try_gcs=True)
  mnist_train, mnist_test = datasets['train'], datasets['test']

  def scale(image, label):
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image /= 255.0

    label = tf.one_hot(label,10)

    return image, label

  train_dataset = mnist_train.map(scale).shuffle(10000).batch(batch_size)
  test_dataset = mnist_test.map(scale).batch(batch_size)

  return train_dataset, test_dataset

这是输入到这个中的：

# TPU Strategy ...
with strategy.scope():
  model = create_model()
  model.compile(loss="categorical_crossentropy",
                optimizer="adam",
                metrics=["acc"])

train_dataset, test_dataset = get_dataset()

model.fit(train_dataset,
          epochs=20,
          verbose=1,
          validation_data=test_dataset)

那么，我如何在这里使用数据增强呢？据我所知，我不能使用 tf.keras ImageDataGenerator，对吧？

我尝试了以下方法，但没有成功。

data_generator = ...

model.fit_generator(data_generator.flow(train_dataset, batch_size=32),
                    steps_per_epoch=len(train_dataset) / 32, …

我想以与 zip 类似的方式组合两个主题，但有以下重要区别。

我想要一个以这种方式结合两个主题的可观察量。当两者都有发射值时，发射它们的最新值。然后，两者都需要至少再次发射一次，然后发射它们最新的发射值。ETC。

两个科目：

1 ---------- 2 ----- 3 -- 4 ---------------------- 5 \xe2\x80\x94\xe2\ x80\x94

------- a ---------------------- b --- c \xe2\x80\x94 d \xe2\x80\x94-\xe2\x80 \x94\xe2\x80\x94\xe2\x80\x94\xe2\x80\x94

可观察的目标：

------- 1a ----------------- 4b ---\xe2\x80\x94\xe2\x80\x94\xe2\x80\x94\xe2\ x80\x94-5d\xe2\x80\x94-

简单的例子：subject1 发射 5 次，之后 subject2 发射一次。zip 的第一个发射值是对象的两个第一个发射值的对。我想要（subj1-emit5，subj2-emit1）。

来自使用 Keras 进行训练和评估：

从 Dataset 对象进行训练时，不支持参数validation_split（从训练数据生成保留集），因为此功能需要能够对数据集的样本进行索引，而这通常使用 Dataset API 是不可能的。

有解决方法吗？如何仍将验证集与 TF 数据集一起使用？

在 RxJS 中，我怎样才能实现这一点：我有两个主题。我想要一个以这种方式组合它们的可观察量：当两者都发出值时，发出它们的最新值。然后，两者都需要至少再次发射一次，然后发射它们最新的发射值，等等。

两个科目：

1 ---------- 2 ----- 3 -- 4 ---------------- 5 ------ 6 -----------------

------- a ------------------ b ------ c --------------------- d --------

可观察的目标：

------- 1a ----------------- 2b ----- 3c ------------------- 4d -------

官方 Firebase 调整图像大小扩展在文档中声明：

该扩展程序会自动将以下元数据（如果存在）从原始图像复制到调整大小的图像：缓存控制、内容处置、内容编码、内容语言、内容类型和用户提供的元数据（如果原始元数据包含令牌，则将在调整大小的图像上生成新的 Firebase 存储下载令牌。请注意，您可以选择配置扩展以覆盖已调整大小的图像的 Cache-Control 值。

对我来说重要的部分是：

如果原始元数据包含令牌，则将在调整大小的图像上生成新的 Firebase 存储下载令牌

这是个问题。调整大小后的图像的下载令牌对于所有尺寸都是相同的。但它与原始文件中的标记不同。我希望它们具有与原始文件相同的下载令牌。

请注意，您可以选择配置扩展以覆盖调整大小的图像的 Cache-Control 值

您也可以按照我需要的方式覆盖它吗？因此，调整大小的图像版本具有与原始文件相同的下载令牌。

我遵循了几个教程，他们都在某个时候说“现在去src/environments”。但该文件夹在我的项目中不存在！我尝试删除整个项目并重新创建它，但没有帮助。

我就是这样做的。打开cmd然后：

1. cd my_path
2. npm install -g @angular/cli
3. ng new webversion
   --> Angular routing? Yes
   --> Stylesheet: CSS
4. cd webversion
5. npm install bootstrap
6. npm install firebase @angular/fire

现在教程开始使用src/environments. 但我就是没有那个文件夹。这是我的angular.json：

{
  "$schema": "./node_modules/@angular/cli/lib/config/schema.json",
  "version": 1,
  "newProjectRoot": "projects",
  "projects": {
    "webversion": {
      "projectType": "application",
      "schematics": {},
      "root": "",
      "sourceRoot": "src",
      "prefix": "app",
      "architect": {
        "build": {
          "builder": "@angular-devkit/build-angular:browser",
          "options": {
            "outputPath": "dist/webversion",
            "index": "src/index.html",
            "main": "src/main.ts",
            "polyfills": [
              "zone.js"
            ], …