如何制作 tf.transform (Tensorflow Transform) 编码的字典？答案

【问题标题】：How to make a tf.transform (Tensorflow Transform) encoded dict?如何制作 tf.transform (Tensorflow Transform) 编码的字典？
【发布时间】：2020-06-30 12:30:12
【问题描述】：

我正在尝试使用此 tfx.components.Transform 函数获取"tf.transform encoded dict"。

 transform = Transform(
    examples=example_gen.outputs['examples'],
    schema=schema_gen.outputs['schema'],
    module_file=os.path.abspath(_taxi_transform_module_file),
    instance_name="taxi")
context.run(transform)

我需要这样的字典：“您加载的数据的字典 ({feature_name: feature_value})。”

上面提到的

Transform 给了我一个 TfRecord 文件。如何正确解码？

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorflow2.0 tensorflow-transform

【解决方案1】：

import tensorflow_transform as tft
def preprocessing_fn(inputs):
   NUMERIC_FEATURE_KEYS = ['PetalLengthCm', 'PetalWidthCm', 
   'SepalLengthCm', 'SepalWidthCm']
   TARGET_FEATURES = "Species"
   outputs = inputs.copy()
   del outputs['Id']

   for key in NUMERIC_FEATURE_KEYS:
       outputs[key] = tft.scale_to_0_1(outputs[key])

 
   return outputs

像这样写一个模块，我已经为 iris 数据集编写了一个模块，它对您的数据集很容易理解，您也可以这样做，它将被保存为 tfrecord 数据集

【讨论】：