使用 Estimator API 和 TFRecords 数据集在 Tensorflow 中进行数据增强答案

【问题标题】：Data augmentation in Tensorflow using Estimator API and TFRecords dataset使用 Estimator API 和 TFRecords 数据集在 Tensorflow 中进行数据增强
【发布时间】：2023-03-22 22:16:01
【问题描述】：

我正在使用 Tensorflow 的 1.3 Estimator API 来执行一些图像分类。由于我有大量数据，所以我试了一下 TFRecords。保存文件并可以使用估计器模型的 input_fn 内的解析器函数将示例读取到数据集。到现在为止还挺好。

问题是当我想做一些图像增强（在这种情况下是旋转和剪切）时。

1) 我尝试使用tf.contrib.keras.preprocessing.image.random_shear 等。事实证明 Keras 不喜欢 TF 形状（'Dimension'）的格式，我不能将它转换为列表，因为它的参数是轴索引而不是实际值。

2) 然后我尝试使用tf.contrib.image.rotate 和tf.contrib.image.transform 在我选择的范围内使用随机值。这次我收到NotFoundError: Op type not registered 'ImageProjectiveTransform' in binary running on MYPC. Make sure the Op and Kernel are registered in the binary running in this process. 的错误，这是一个未解决的问题 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9672)。目前我无法从 Windows 迁移，所以我对可能的替代方案非常感兴趣。

3) 搜索了一种读取 TFRecords 并将其转换为 numpy 数组并使用其他工具进行扩充的方法，但在我无法访问会话的 input_fn 中找不到方法。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras

【解决方案1】：

您是否尝试过使用以下问题答案中的函数？tensorflow: how to rotate an image for data augmentation?

【讨论】：

感谢您的回复。我无法在 Estimator 中使用输入函数中的 eval，因为我无权访问会话，但我在另一个答案中采用了轮换实现并且它可以工作。在我提到的更正 Windows 操作注册表的问题中也看到了一个提交，因此它也应该在分布式二进制文件中解决。抱歉，我还不能接受这个答案，因为它仍然缺少一般变换（或剪切特定功能）。
不用担心（关于接受答案）。我在 TF 1.3.0 上进行了检查，很惊讶该操作在 Linux 下可用，但在 Windows 下不可用。