Использование TFX для проектирования линий изображения

#tensorflow #tfx

#тензорный поток #tfx

Вопрос:

При чтении документации для TFX, особенно в частях, связанных с предварительной обработкой данных, я бы подумал, что дизайн конвейера больше подходит для категориальных функций.

Я хотел знать, можно ли также использовать TFX для конвейеров, включающих изображения.

1. Что именно вы ожидаете от этого конвейера, потому что, насколько я понимаю, в отличие от других наборов данных, наборы данных изображений будут содержать только пиксели.

Ответ №1:

Да, TFX также можно использовать для конвейеров, включающих изображения.

В частности, в частях, связанных с предварительной обработкой данных, насколько мне известно, в преобразовании Tensorflow нет встроенных функций.

Но преобразования могут быть выполнены с использованием операций Tensorflow. Например, увеличение изображения можно выполнить с помощью tf.image и так далее.

Ниже показан пример кода для преобразования изображений, т. Е. Преобразования изображения из цветного в серый, путем деления значения каждого пикселя на 255, с использованием преобразования Tensorflow:

 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