如何使用张量流数据集 (TDFS) 作为张量流模型的输入？答案

【问题标题】：How can I use a tensorflow data set (TDFS) as an input for a tensorflow model?如何使用张量流数据集 (TDFS) 作为张量流模型的输入？
【发布时间】：2021-10-07 08:47:10
【问题描述】：

我目前正在处理 ImageNet 数据集，您可能知道它非常大。

我已将其从 .tar 文件预处理为 tfrecord 文件。

我目前正在使用：

train, val = tfds.load(*)

所以我有两个 tfd：train 和 val。

然后我使用以下方法调整它们：

def resize_with_crop(image, label):
    i = image
    i = tf.cast(i, tf.float32)
    i = tf.image.resize_with_crop_or_pad(i, 224, 224)
    i = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(i)
    return (i, label)

# Preprocess the images
train = train.map(resize_with_crop)
val = val.map(resize_with_crop)

我从here关注。

在我尝试拟合我的模型后，d = model.fit(train, validation_data=val,...) 第一层具有形状（无、224、224、3），我收到错误：ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3

这个问题（我相信）是因为模型一次只有一张图像（所以它没有 4d 形状。我无法将数据集保存在内存中以将其重组为（无、224、224、 3）就像我对 cifar-10 数据集所做的那样）。

我的问题是，现在图像的格式为 (224, 224, 3)，我如何将它们与期望 4d 形状但我无法在内存中重塑数据集的 tensorflow 模型一起使用？

或者有没有办法调整 tfds 的形状，使其作为模型的输入？

我不确定我是否完全了解 tfds，这就是我遇到此问题的原因。此外，我确信标签会导致问题（因为它们是整数），那么如何将 tfds 标签重构为模型的热编码？

【问题讨论】：

批量处理你的数据：train = train.map(resize_with_crop).batch(32) 和 val 也是如此。
@Kaveh 非常感谢。另外，您对标签的一种热编码有什么建议吗？
你可以使用to_categorical from Tensorflow or OneHotEncoder from Scikit-Learn or get_dummies from Pandas，但是如果你使用@，你不需要one-hot编码987654333@ 作为损失函数。

标签： python tensorflow machine-learning keras imagenet

【解决方案1】：

tfds.load 返回一个tf.data.Dataset 对象。因此，您可以使用 tensorflow 数据集来处理返回的值。

输入的 4D 数据大多预期为(batch_size, Hight, Width, Channel)。因此，如果您的图像形状为 (224,224,3)，您需要对它们进行批处理，以便添加批处理尺寸以与模型所期望的兼容。

要对数据集进行批处理，只需使用.batch(batch_size)：

train = train.batch(32)
val = val.batch(32)

【讨论】：