tf.data.Dataset.padded_batch 以不同的方式填充每个功能答案

【问题标题】：tf.data.Dataset.padded_batch pad differently each featuretf.data.Dataset.padded_batch 以不同的方式填充每个功能
【发布时间】：2018-09-25 04:15:18
【问题描述】：

我有一个 tf.data.Dataset 实例，它拥有 3 个不同的功能

label 是一个标量
sequence_feature 是一个标量序列
seq_of_seqs_feature 是序列特征的序列

我正在尝试使用 tf.data.Dataset.padded_batch() 生成填充数据作为模型的输入 - 我想以不同的方式填充每个功能。

示例批次：

[{'label': 24,
  'sequence_feature': [1, 2],
  'seq_of_seqs_feature': [[11.1, 22.2],
                          [33.3, 44.4]]},
 {'label': 32,
  'sequence_feature': [3, 4, 5],
  'seq_of_seqs_feature': [[55.55, 66.66]]}]

预期输出：

[{'label': 24,
  'sequence_feature': [1, 2, 0],
  'seq_of_seqs_feature': [[11.1, 22.2],
                          [33.3, 44.4]]},
 {'label': 32,
  'sequence_feature': [3, 4, 5],
  'seq_of_seqs_feature': [[55.55, 66.66],
                           0.0, 0.0    ]}]

如您所见，label 特性不应被填充，sequence_feature 和 seq_of_seqs_feature 应由给定批次中对应的最长条目填充。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow-datasets

【解决方案1】：

tf.data.Dataset.padded_batch() 方法允许您为生成的批次的每个组件（功能）指定padded_shapes。例如，如果您的输入数据集名为ds：

padded_ds = ds.padded_batch(
    BATCH_SIZE,
    padded_shapes={
        'label': [],                          # Scalar elements, no padding.
        'sequence_feature': [None],           # Vector elements, padded to longest.
        'seq_of_seqs_feature': [None, None],  # Matrix elements, padded to longest
    })                                        # in each dimension.

请注意，padded_shapes 参数与输入数据集的元素具有相同的结构，因此在这种情况下，它需要一个字典，其中的键与您的特征名称匹配。

【讨论】：