如何正确实现过滤 data_inputs 的 Neuraxle 管道步骤？

Question

我正在尝试在 neuraxle (0.5.2) 中实现一个 BaseStep，以过滤 data_input（以及相应的 expected_output）。

class DataFrameQuery(NonFittableMixin, InputAndOutputTransformerMixin, BaseStep):
    def __init__(self, query):
        super().__init__()
        self.query = query
    
    def transform(self, data_input):
        data_input, expected_output = data_input
        # verify that input and output are either pd.DataFrame or pd.Series
        # ... [redacted] ...
        new_data_input = data_input.query(self.query)
        if all(output is None for output in expected_output):
            new_expected_output = [None] * len(new_data_input)
        else:
            new_expected_output = expected_output.loc[new_data_input.index]
        return new_data_input, new_expected_output

这自然（在大多数情况下）会导致len(data_inputs)（和expected_outputs）发生变化。在最新版本的neuraxle 中，我得到了一个AssertionError：

data_input = pd.DataFrame([{"A": 1, "B": 1}, {"A": 2, "B": 2}], index=[1, 2])
expected_output = pd.Series([1, 2], index=[1, 2])
pipeline = Pipeline([
    DataFrameQuery("A == 1")
])
pipeline.fit_transform(data_input, expected_output)

AssertionError: InputAndOutputTransformerMixin: 
    Caching broken because there is a different len of current ids, and data inputs. 
    Please use InputAndOutputTransformerWrapper if you plan to change the len of the data inputs.

据我了解，这就是 Neuraxle 的 Handler Methods 应该发挥作用的地方。但是，到目前为止，我还没有找到一个可以让我在转换后更新输入和输出的current_ids（我猜它应该是_did_transform，但这似乎没有被调用）。

一般：

• 在转换后（在同一步骤中）为输入和预期输出更新 current_ids 的正确方法是什么？
• 在data_container 上应用副作用时需要注意哪些方面？是标识符，例如用于拆分数据以实现 SIMD 并行性？新的标识符通常是整数序列吗？

编辑：我也尝试设置savers 并使用InputAndOutputTransformerWrapper，如here 所述。仍然出现以下错误（可能是因为我不确定在哪里调用handle_transform）：

AssertionError: InputAndOutputTransformerWrapper: 
    Caching broken because there is a different len of current ids, and data inputs.
    Please resample the current ids using handler methods, or create new ones by setting the wrapped step saver to HashlibMd5ValueHasher using the BaseStep.set_savers method.

编辑：现在我已经解决了如下问题：

class OutputShapeChangingStep(NonFittableMixin, InputAndOutputTransformerMixin, BaseStep):
    def __init__(self, idx):
        super().__init__()
        self.idx = idx
        
    def _update_data_container_shape(self, data_container):
        assert len(data_container.expected_outputs) == len(data_container.data_inputs)
        data_container.set_current_ids(range(len(data_container.data_inputs)))
        data_container = self.hash_data_container(data_container)
        return data_container
    
    def _set_data_inputs_and_expected_outputs(self, data_container, new_inputs, new_expected_outputs) -> DataContainer:
        data_container.set_data_inputs(new_inputs)
        data_container.set_expected_outputs(new_expected_outputs)
        data_container = self._update_data_container_shape(data_container)
        return data_container
    
    def transform(self, data_inputs):
        data_inputs, expected_outputs = data_inputs
        return data_inputs[self.idx], expected_outputs[self.idx]

在这种情况下，我很可能“错误地”覆盖了_set_data_inputs_and_expected_outputs 的_set_data_inputs_and_expected_outputs（_transform_data_container 是更好的选择吗？），但是像这样更新current_ids（并重新散列容器）似乎是可能的。不过，我仍然对如何更符合 Neuraxle 的 API 预期感兴趣。

Answer 1

就我个人而言，我最喜欢的做法是只使用处理程序方法。在我看来它更干净。

处理程序方法的使用示例：

class WindowTimeSeries(ForceHandleMixin, BaseTransformer):
   def __init__(self):
      BaseTransformer.__init__(self)
      ForceHandleMixin.__init__(self)

   def _transform_data_container(self, data_container: DataContainer, context: ExecutionContext) -> DataContainer:
      di = data_container.data_inputs
      new_di, new_eo = np.array_split(np.array(di), 2)

      return DataContainer(
        summary_id=data_container.summary_id,
        data_inputs=new_di,
        expected_outputs=new_eo
      )

这样，当前的 id 将被重新创建，并使用默认行为进行哈希处理。注意：摘要 id 是最重要的。它是在开始时创建的，并使用超参数重新散列...如果需要，您还可以使用 HashlibMd5ValueHasher 等自定义保护程序生成新的当前 id。

编辑，确实有一个错误。这是固定在这里：https://github.com/Neuraxio/Neuraxle/pull/379

使用示例：

step = InputAndOutputTransformerWrapper(WindowTimeSeriesForOutputTransformerWrapper()) \
    .set_hashers([HashlibMd5ValueHasher()])
step = StepThatInheritsFromInputAndOutputTransformerMixin() \
     .set_hashers([HashlibMd5ValueHasher()])