使用 tf.data.dataset 为序列模型创建数据生成器

【问题标题】：Create data generator with tf.data.dataset for sequence models使用 tf.data.dataset 为序列模型创建数据生成器
【发布时间】：2020-12-18 15:30:08
【问题描述】：

我有一个包含 RGB 图像的图像数据集：img1.png、img2.png ... img250.png。我从每个图像中提取了 100 个大小为 [64,64,3] 的小块。所以，我现在有像 img1_1.png, img1_2.png ...img1_100.png, img2_1.png, img2_2.png, ... img2_100.png, img3_1, .....

我想使用 tf.data.dataset.from_tensor_slices 创建一个数据生成器，以将每个图像的所有补丁传递给 RNN 模型。所以，我希望生成器创建这样的输出：[batch_size, 100, 64, 64, 3]

我该怎么做？

【问题讨论】：

你的意思是格式（batch_size, 64, 64, 3）吗？如果不是，batch_size 表示什么？
不，我需要格式（batch_size、sequence_len、64、64、3）。 batch_size 是通过序列模型的批次数（例如 batch_size = 20）。 sequence_len也是每次迭代通过RNN模型的sequence patch的数量，我模型中的sequence_len是100。

标签： tensorflow recurrent-neural-network tensorflow-datasets data-generation tf.data.dataset

【解决方案1】：

代码：

# generating data
x = tf.constant(np.random.randint(256, size =(250,64, 64, 3)), dtype = tf.int32)

# Creating a dataset with sequence length
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x).batch(100, drop_remainder= True)
for i in dataset:
    print(i.shape)

输出：

(100, 64, 64, 3)
(100, 64, 64, 3)

确保drop_remainders = True

最后，创建所需长度的批量大小。

# creating dataset with batch_size
dataset = dataset.batch(32)
for i in dataset:
    print(i.shape)

输出：

(2, 100, 64, 64, 3)

如果您的数据大小为 (250,100,64, 64, 3)：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x).batch(32)
for i in dataset:
    print(i.shape)

输出：

(32, 100, 64, 64, 3)
(32, 100, 64, 64, 3)
(32, 100, 64, 64, 3)
(32, 100, 64, 64, 3)
(32, 100, 64, 64, 3)
(32, 100, 64, 64, 3)
(32, 100, 64, 64, 3)
(26, 100, 64, 64, 3)

【讨论】：