Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.bucket_by_sequence_length用法及代碼示例

用法

bucket_by_sequence_length(
    element_length_func, bucket_boundaries, bucket_batch_sizes, padded_shapes=None,
    padding_values=None, pad_to_bucket_boundary=False, no_padding=False,
    drop_remainder=False, name=None
)

參數

element_length_func 從 Dataset 到 tf.int32 中的元素的函數，確定元素的長度，這將確定它進入的桶。
bucket_boundaries list<int> ，桶的上長度邊界。
bucket_batch_sizes list<int> ，每個桶的批量大小。長度應為 len(bucket_boundaries) + 1 。
padded_shapes tf.TensorShape 的嵌套結構傳遞給 tf.data.Dataset.padded_batch 。如果未提供，將使用 dataset.output_shapes ，這將導致可變長度維度在每批中被填充到最大長度。
padding_values 要填充的值，傳遞給 tf.data.Dataset.padded_batch 。默認填充為 0。
pad_to_bucket_boundary bool，如果 False ，將批量填充未知大小的尺寸到最大長度。如果 True ，會將未知大小的維度填充到桶邊界減 1(即每個桶中的最大長度)，並且調用者必須確保源 Dataset 不包含任何長度超過 max(bucket_boundaries) 的元素。
no_padding bool ，表示是否填充批量特征(特征需要是tf.sparse.SparseTensor類型或相同形狀)。
drop_remainder (可選。)一個 tf.bool 標量 tf.Tensor ，表示在最後一批少於 batch_size 元素的情況下是否應刪除它；默認行為是不丟棄較小的批次。
name (可選。) tf.data 操作的名稱。

一個Dataset。

拋出

ValueError 如果len(bucket_batch_sizes) != len(bucket_boundaries) + 1.

一種按長度對Dataset 中的元素進行分桶的轉換。

Dataset 的元素按長度分組在一起，然後進行填充和批處理。

這對於元素具有可變長度的序列任務很有用。將具有相似長度的元素組合在一起可以減少批次中填充的總比例，從而提高訓練步驟的效率。

下麵是一個基於序列長度將輸入數據分桶到 3 個桶“[0, 3), [3, 5), [5, inf)” 的示例，批量大小為 2。

elements = [
  [0], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7],
  [7, 8, 9, 10, 11], [13, 14, 15, 16, 19, 20], [21, 22]]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda:elements, tf.int64, output_shapes=[None])
dataset = dataset.bucket_by_sequence_length(
        element_length_func=lambda elem:tf.shape(elem)[0],
        bucket_boundaries=[3, 5],
        bucket_batch_sizes=[2, 2, 2])
for elem in dataset.as_numpy_iterator():
  print(elem)
[[1 2 3 4]
[5 6 7 0]]
[[ 7  8  9 10 11  0]
[13 14 15 16 19 20]]
[[ 0  0]
[21 22]]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.bucket_by_sequence_length。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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