快活林资源网 Design By www.csstdc.com

从csv文件构建Tensorflow的数据集

当我们有一系列CSV文件,如何构建Tensorflow的数据集呢"htmlcode">

pprint.pprint(train_filenames)
#	['generate_csv\\train_00.csv',
#	 'generate_csv\\train_01.csv',
#	 'generate_csv\\train_02.csv',
#	 'generate_csv\\train_03.csv',
#	 'generate_csv\\train_04.csv',
#	 'generate_csv\\train_05.csv',
#	 'generate_csv\\train_06.csv',
#	 'generate_csv\\train_07.csv',
#	 'generate_csv\\train_08.csv',
#	 'generate_csv\\train_09.csv',
#	 'generate_csv\\train_10.csv',
#	 'generate_csv\\train_11.csv',
#	 'generate_csv\\train_12.csv',
#	 'generate_csv\\train_13.csv',
#	 'generate_csv\\train_14.csv',
#	 'generate_csv\\train_15.csv',
#	 'generate_csv\\train_16.csv',
#	 'generate_csv\\train_17.csv',
#	 'generate_csv\\train_18.csv',
#	 'generate_csv\\train_19.csv']

接着,我们用提前定义好的API构建文件名数据集file_dataset

filename_dataset = tf.data.Dataset.list_files(train_filenames)
for filename in filename_dataset:
  print(filename)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_09.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_19.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_03.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_01.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_14.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_17.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_15.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_06.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_05.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_07.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_11.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_02.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_12.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_13.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_10.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_16.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_18.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_00.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_04.csv', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'generate_csv\\train_08.csv', shape=(), dtype=string)

第三步, 根据每个文件名,去读取文件里面的内容

dataset = filename_dataset.interleave(
  lambda filename: tf.data.TextLineDataset(filename).skip(1),
  cycle_length=5
)

for line in dataset.take(3):
  print(line)

#tf.Tensor(b'0.46908349737250216,1.8718193706428006,0.13936365871212536,-0.011055733363841472,-0.6349261778219746,-0.036732316700563934,1.0259470089944995,-1.319095600336748,2.171', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'-1.102093775650278,1.313248890578542,-0.7212003024178728,-0.14707856286537277,0.34720121604358517,0.0965085401826684,-0.74698820254838,0.6810563907247876,1.428', shape=(), dtype=string)
#tf.Tensor(b'-0.8901003715328659,0.9142699762469286,-0.1851678950250224,-0.12947457252940406,0.5958187430364827,-0.021255215877779534,0.7914317693724252,-0.45618713536506217,0.75', shape=(), dtype=string)

interleave的作用可以类比map, 对每个元素应用操作,然后还能把结果合起来。
因此,有了interleave, 我们就把第三四步,一起完成了
之所以skip(1),是因为这个csv第一行是header.
cycle_length是并行化构建数据集的线程数

好,第五步,解析每条记录

def parse_csv_line(line, n_fields=9):
  defaults = [tf.constant(np.nan)] * n_fields
  parsed_fields = tf.io.decode_csv(line, record_defaults=defaults)
  x = tf.stack(parsed_fields[:-1])
  y = tf.stack(parsed_fields[-1:])
  return x, y

parse_csv_line('1.2286258796252256,-1.0806245954111382,0.4444161407754224,-0.0352172575329119,0.9740347681426992,-0.003516079473801425,-0.8126524696425611,0.865609068204283,2.803', 9)

#(<tf.Tensor: shape=(8,), dtype=float32, numpy= array([ 1.2286259 , -1.0806246 , 0.44441614, -0.03521726, 0.9740348 ,-0.00351608, -0.81265247, 0.86560905], dtype=float32)>,<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([2.803], dtype=float32)>)

最后,将每条记录都应用这个方法,就完成了构建。

dataset = dataset.map(parse_csv_line)

完整代码

def csv_2_dataset(filenames, n_readers_thread = 5, batch_size = 32, n_parse_thread = 5, shuffle_buffer_size = 10000):
  
  dataset = tf.data.Dataset.list_files(filenames)
  dataset = dataset.repeat()
  dataset = dataset.interleave(
    lambda filename: tf.data.TextLineDataset(filename).skip(1),
    cycle_length=n_readers_thread
  )
  dataset.shuffle(shuffle_buffer_size)
  dataset = dataset.map(parse_csv_line, num_parallel_calls = n_parse_thread)
  dataset = dataset.batch(batch_size)
  return dataset

如何使用

train_dataset = csv_2_dataset(train_filenames, batch_size=32)
valid_dataset = csv_2_dataset(valid_filenames, batch_size=32)

model = ...

model.fit(train_set, validation_data=valid_set, 
          steps_per_epoch = 11610 // 32,
          validation_steps = 3870 // 32,
          epochs=100, callbacks=callbacks)

这里的11610 和 3870是什么?

这是train_dataset 和 valid_dataset中数据的数量,需要在训练中手动指定每个batch中参与训练的数据的多少。

model.evaluate(test_set, steps=5160//32)

同理,测试的时候,使用这样的数据集,也需要手动指定。
5160是测试数据集的总量。

以上就是如何从csv文件构建Tensorflow的数据集的详细内容,更多关于csv文件构建Tensorflow的数据集的资料请关注其它相关文章!

快活林资源网 Design By www.csstdc.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
快活林资源网 Design By www.csstdc.com

稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?