No estoy seguro de que mi respuesta sea correcta (la nota es mi respuesta)
def process_image(data):
r""" [0,255] -> [-1, 1]"""
¿Significa normalizar los datos de la imagen? pero no he visto esta sintaxis
img = data['image']
clasificación
lab = data['label']
img = (tf.cast(img, tf.float32) / 255.0 - 0.5) * 2.0
imágenes-> formato float32 (0,255) -> normalización a (-1,1) return img, lab
def create_image_dataset(ds, batch_size=256, training=None):
if training:
ds = ds.shuffle(1000)
Sé que significa mezclar el conjunto de datos al azar, pero ¿qué significa 1000?
ds = ds.batch(batch_size).map(process_image).prefetch(
tf.data.experimental.AUTOTUNE)
sobre la captación previa de piezas, ¿significa que el programa puede seleccionar automáticamente el número óptimo de subprocesos en paralelo?
return ds
train = create_image_dataset(mnist['train'], batch_size=256, training=True)
image_shape = tf.data.experimental.get_structure(train)[0].shape[1:]
print("Image shape:", image_shape)
¿Qué significa get_structure? ¿Es lo mismo que remodelar la función?
Muchas gracias
En ds = ds.shuffle(1000), se 1000refiere a buffer_size. De los documentos de tensorflow , esto representa la cantidad de elementos del conjunto de datos del que se tomará una muestra del nuevo conjunto de datos.
En lo que respecta prefetch, docs tensorflow se refiere a la obtención previa como tubería de entrada de lectura de datos para el paso s+1mientras que el modelo está ejecutando paso ssuperposición de las etapas de preprocesamiento y la ejecución del modelo de un paso de formación. Utiliza un subproceso en segundo plano y un búfer interno para obtener elementos del conjunto de datos de entrada antes de que se soliciten. El número de elementos a buscar previamente se puede ajustar manualmente o establecerlo, lo tf.data.experimental.AUTOTUNEque solicitará al tf.datatiempo de ejecución que ajuste el valor de forma dinámica en el tiempo de ejecución.
De los documentos de tensorflow , get_structuredevuelve la especificación de tipo de un elemento de a Dataseto Iterator, que en su caso, se está utilizando para obtener la forma de la imagen.
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