使用 TFX 设计图像管道答案

【问题标题】：Using TFX for designing image piplines使用 TFX 设计图像管道
【发布时间】：2019-04-18 03:48:23
【问题描述】：

在阅读 TFX 的文档时，尤其是与数据预处理相关的部分，我认为管道设计更适合分类特征。

我想知道 TFX 是否也可以用于涉及图像的管道。

【问题讨论】：

您到底希望该管道做什么，因为据我了解，与其他数据集不同，图像数据集将仅包含像素。

标签： tensorflow tfx

【解决方案1】：

是的，TFX 也可用于涉及图像的管道。

特别是在与数据预处理相关的部分，据我所知，Tensorflow Transform 中没有内置函数。

但是可以使用 Tensorflow Ops 进行转换。例如，图像增强可以使用 tf.image 等来完成。

图像转换的示例代码，即将图像从彩色转换为灰度，通过将每个像素的值除以 255，使用 Tensorflow 变换如下所示：

def preprocessing_fn(inputs):
  """Preprocess input columns into transformed columns."""
  # Since we are modifying some features and leaving others unchanged, we
  # start by setting `outputs` to a copy of `inputs.
  outputs = inputs.copy()

  # Convert the Image from Color to Grey Scale. 
  # NUMERIC_FEATURE_KEYS is the names of Columns of Values of Pixels
  for key in NUMERIC_FEATURE_KEYS:
    outputs[key] = tf.divide(outputs[key], 255)

  outputs[LABEL_KEY] = outputs[LABEL_KEY]

  return outputs

【讨论】：

outputs[LABEL_KEY] = outputs[LABEL_KEY]这行有什么用。那只是一个无操作，什么都不做，不是吗？