在訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，數(shù)據(jù)加載是一種常見的性能瓶頸，可能導(dǎo)致 GPU 或 TPU 資源在等待數(shù)據(jù)加載到模型時(shí)得不到充分利用。以高效 TensorFlow Record (TFRecord)格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集是解決這些問題的好方法，只不過，創(chuàng)建 TFRecords 往往需要大量的復(fù)雜代碼。

TensorFlow Record
https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/tfrecord

我們上周開源了 TensorFlow Recorder 項(xiàng)目（也就是 TFRecorder），如此一來，數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師或 AI/ML 工程師只需幾行代碼即可創(chuàng)建基于圖像的 TFRecords。使用 TFRecords 對(duì)于創(chuàng)建高效 TensorFlow ML 流水線非常重要，而過去的創(chuàng)建方法非常繁瑣。在 TFRecorder 之前，要大規(guī)模創(chuàng)建 TFRecords，必須編寫一個(gè)數(shù)據(jù)流水線來解析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從存儲(chǔ)中加載圖像并將結(jié)果序列化為 TFRecord 格式。TFRecorder 允許您直接從 Pandas dataframe 或 CSV 寫入 TFRecords，無需編寫任何復(fù)雜的代碼。

TensorFlow Recorder
https://github.com/google/tensorflow-recorder

以下是 TFRecoder 的示例，但我們先談?wù)?TFRecords 的一些特定優(yōu)勢(shì)。

TFRecords 如何提供幫助

TFRecord 文件格式可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件集中，每個(gè)文件都包含序列化為二進(jìn)制記錄的 Protocol Buffers 序列，可以非常高效地讀取，有助于減少上述數(shù)據(jù)加載瓶頸。

Protocol Buffers
https://developers.google.com/protocol-buffers/

在使用 TFRecord 格式的同時(shí)實(shí)現(xiàn)預(yù)提取和并行交錯(cuò)，可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)加載性能。當(dāng)模型在當(dāng)前步驟上執(zhí)行訓(xùn)練時(shí)，使用 prefetch 可以提前獲取下一個(gè)訓(xùn)練步驟的數(shù)據(jù)，從而縮短每個(gè)模型訓(xùn)練步驟的時(shí)間，Parallel interleave 允許您讀取多個(gè) TFRecords 分片（TFRecord 文件的一部分），并對(duì)這些交錯(cuò)的數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理。這能夠減少讀取訓(xùn)練批次所需的延遲，特別適用于從網(wǎng)絡(luò)讀取數(shù)據(jù)。

預(yù)提取和并行交錯(cuò)
https://tensorflow.google.cn/guide/data_performance

使用 TensorFlow Recorder

使用 TFRecorder 只需幾行代碼即可創(chuàng)建 TFRecord。工作原理如下。

import pandas as pd import tfrecorder df = pd.read_csv(...) df.tensorflow.to_tfrecord(output_dir="gs://my/bucket")

TFRecorder 目前預(yù)期數(shù)據(jù)與 Google AutoML Vision 格式相同。

AutoML Vision
https://cloud.google.com/vision/automl/docs/prepare

這種格式與 Pandas dataframe 或 CSV 格式類似：

其中：

split 可以取值 TRAIN、VALIDATION 和 TEST

image_uri 指定圖像文件的本地或 Google Cloud Storage 位置。

label 可以是將被整數(shù)化的基于文本的標(biāo)簽，也可以是一個(gè)整數(shù)

將來，我們希望進(jìn)一步擴(kuò)展 TensorFlow Recorder，支持所有格式的數(shù)據(jù)。

這個(gè)示例雖然能夠?qū)⑸锨€(gè)圖像順利轉(zhuǎn)換成 TFRecords，但擴(kuò)展到百萬計(jì)的圖像可能就難以處理。為了擴(kuò)展到龐大的數(shù)據(jù)集，TensorFlow Recorder 提供了與 Google Cloud Dataflow 的連接，后者是一款無服務(wù)器 Apache Beam 流水線運(yùn)行器。擴(kuò)展到 DataFlow 僅需要多一點(diǎn)配置。

Google Cloud Dataflow
https://cloud.google.com/dataflow
Apache Beam
https://beam.apache.org/

df.tensorflow.to_tfrecord( output_dir="gs://my/bucket", runner="DataFlowRunner", project="my-project", region="us-central1)

未來計(jì)劃

我們希望您愿意嘗試 TensorFlow Recorder。您可以從 GitHub 獲取，或者直接 pip 安裝 tfrecorder。

TensorFlow Recorder 剛剛面世，我們非常期待您的反饋、建議和 Pull Requests。

原文標(biāo)題：創(chuàng)建 TFRecords 的救星 — TensorFlow Recorder 現(xiàn)已開源！

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