构建人工智能模型基础:TFDS和Keras的完美搭配

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序言：本节将带您深入探索 TensorFlow 提供的关键工具和方法，涵盖数据集管理和神经网络模型的构建与训练。在现代人工智能框架中，TensorFlow 的数据集接口 (TensorFlow Datasets, 简称 TFDS) 与 Keras 模型库为深度学习任务提供了极大的便利。本章将具体展示如何使用 TFDS 和 Keras 配合构建神经网络架构，以实现高效的数据处理和模型训练。通过本节的实践操作，您将掌握从数据加载、预处理到模型搭建的核心流程，为进一步的人工智能模型研发奠定坚实的基础。

使用TFDS与Keras模型

在第2章中，你学到了如何使用TensorFlow和Keras创建一个简单的计算机视觉模型，使用Keras内置的数据集（包括Fashion MNIST），代码如下所示：

mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist

(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

使用TFDS时，代码非常相似，但有一些小的变化。Keras的数据集直接给我们返回了可以在model.fit中原生使用的ndarray类型，但使用TFDS时，我们需要进行一些转换：

(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = tfds.as_numpy(tfds.load('fashion_mnist', split=['train', 'test'], batch_size=-1, as_supervised=True))

在这里，我们使用了tfds.load，将fashion_mnist作为所需的数据集传递给它。我们知道这个数据集有训练集和测试集的划分，所以在数组中传入这些划分项将返回包含图像和标签的适配器数组。使用tfds.as_numpy在调用tfds.load时会将数据返回为Numpy数组。指定batch_size=-1会让我们获取所有数据，而as_supervised=True则确保返回的格式为（输入，标签）元组。

完成这些操作后，我们基本上获得了与Keras数据集相同的数据格式，但有一个区别——在TFDS中，数据的形状是(28, 28, 1)，而在Keras数据集中是(28, 28)。

这意味着代码需要做一些小的改动来指定输入数据的形状为(28, 28, 1)，而不是(28, 28)：

import tensorflow as tf

import tensorflow_datasets as tfds

(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = tfds.as_numpy(tfds.load('fashion_mnist', split=['train', 'test'], batch_size=-1, as_supervised=True))

training_images = training_images / 255.0

test_images = test_images / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28, 1)),

tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),

tf.keras.layers.Dropout(0.2),

tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)

])

model.compile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

model.fit(training_images, training_labels, epochs=5)

对于更复杂的示例，可以参考第3章中使用的“马或人”数据集，这个数据集在TFDS中也可以使用。以下是使用它来训练模型的完整代码：

import tensorflow as tf

import tensorflow_datasets as tfds

data = tfds.load('horses_or_humans', split='train', as_supervised=True)

train_batches = data.shuffle(100).batch(10)

model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(300, 300, 3)),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

tf.keras.layers.Flatten(),

tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

])

model.compile(optimizer='Adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_batches, epochs=10)

正如你所见，这相当直接：只需调用 tfds.load，传入你想要的分割（在本例中是训练集），然后在模型中使用它。数据被批处理并打乱顺序，以便更有效地进行训练。

“Horses or Humans”数据集被划分为训练集和测试集，因此如果你想在训练时验证模型，可以通过TFDS加载单独的验证集，方法如下：

val_data = tfds.load('horses_or_humans', split='test', as_supervised=True)

你需要像处理训练集一样批处理它。例如：

validation_batches = val_data.batch(32)

然后在训练时，指定这些批次作为验证数据。你还需要显式设置每个周期要使用的验证步数，否则TensorFlow会报错。如果不确定，设置为1即可，如下：

history = model.fit(train_batches, epochs=10, validation_data=validation_batches, validation_steps=1)

加载特定版本

所有在TFDS中存储的数据集都使用MAJOR.MINOR.PATCH编号系统。其保证如下：如果仅PATCH更新，则调用返回的数据相同，但底层组织可能发生变化。这种变化对开发者应是无感知的。如果MINOR更新，则数据保持不变，但可能会在每条记录中增加新的特性（非破坏性更改）。此外，对特定切片（参见第74页的“使用自定义切片”）的数据不会重新排序。如果MAJOR更新，则记录格式及其位置可能会发生变化，因此特定切片可能会返回不同的值。

在检查数据集时，你会看到何时有不同版本可用——例如，cnn_dailymail数据集就是这样。如果你不想要默认版本（本文撰写时是3.0.0），而是希望使用早期版本，例如1.0.0，可以按以下方式加载：

data, info = tfds.load("cnn_dailymail:1.0.0", with_info=True)

请注意，如果你在Colab上使用TFDS，建议检查Colab使用的TFDS版本。本文撰写时，Colab预装的TFDS是2.0版，但其中存在一些加载数据集的bug（包括cnn_dailymail数据集），这些问题在TFDS 2.1及之后的版本中已修复，因此建议使用这些版本，或者至少在Colab中安装它们，而不是依赖内置的默认版本。

使用映射函数进行数据增强

在前面的章节中，你见到了使用ImageDataGenerator为模型提供训练数据时的一些有用增强工具。你可能想知道如何在使用TFDS时实现同样的功能，因为这时你不是从子目录流式读取图像。实现此功能的最佳方法（或任何其他形式的转换）是对数据适配器使用映射函数。让我们看看如何实现这一点。

之前，我们对Horses or Humans数据集的处理只是从TFDS中加载数据并为其创建批次，如下所示：

data = tfds.load('horses_or_humans', split='train', as_supervised=True)

train_batches = data.shuffle(100).batch(10)

要对数据进行变换并将其映射到数据集，你可以创建一个映射函数。这只是标准的Python代码。例如，假设你创建了一个名为augmentimages的函数，并让它进行一些图像增强，如下所示：

def augmentimages(image, label):

image = tf.cast(image, tf.float32)

image = (image/255)

image = tf.image.random_flip_left_right(image)

return image, label

然后你可以将其映射到数据上，创建一个名为train的新数据集：

train = data.map(augmentimages)

之后，在创建批次时，使用train而不是data，如下：

train_batches = train.shuffle(100).batch(32)

在augmentimages函数中，你可以看到使用tf.image.random_flip_left_right(image)对图像进行左右随机翻转。tf.image库中有很多可用于增强的函数；详细内容请参阅文档。

使用TensorFlow Addons

TensorFlow Addons库包含更多可用函数。ImageDataGenerator增强中的一些功能（如旋转）仅在此库中可用，因此建议查看它。

使用TensorFlow Addons非常简单——只需安装库即可：

pip install tensorflow-addons

安装完成后，可以将Addons混入到你的映射函数中。以下是将旋转Addons用于前面映射函数的示例：

import tensorflow_addons as tfa

def augmentimages(image, label):

image = tf.cast(image, tf.float32)

image = (image/255)

image = tf.image.random_flip_left_right(image)

image = tfa.image.rotate(image, 40, interpolation='NEAREST')

return image, label

使用自定义分割

到目前为止，你一直使用的是预先分割为训练集和测试集的数据集。例如，Fashion MNIST有60,000和10,000条记录，分别用于训练和测试。但如果你不想使用这些分割呢？如果你想根据自己的需求分割数据呢？TFDS的一个强大之处就在于——它提供了一个API，允许你精细地控制数据的分割方式。

实际上你已经见过这种方式了，例如像这样加载数据时：

data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train', as_supervised=True)

注意split参数是一个字符串，这里你请求了train分割，它恰好是整个数据集。如果你熟悉Python的切片符号，也可以使用它。这种符号可以总结为在方括号内定义你想要的切片，如下所示：[<start>: <stop>: <step>]。它是一种相当复杂的语法，赋予了很大的灵活性。

例如，如果你希望train的前10,000条记录作为训练数据，可以省略<start>，直接调用train[:10000]（一个有用的记忆技巧是将前导冒号读作“前”，所以这将读作“train前10,000条记录”）：

data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[:10000]', as_supervised=True)

你还可以使用%来指定分割。例如，如果你希望前20%的记录用于训练，可以像这样使用:20%：

data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[:20%]', as_supervised=True)

你甚至可以更进一步，组合多个分割。也就是说，如果你希望训练数据是前1000条记录和最后1000条记录的组合，可以这样做（-1000:表示“最后1000条记录”，“:1000”表示“前1000条记录”）：

data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[-1000:]+train[:1000]', as_supervised=True)

Dogs vs. Cats数据集没有固定的训练、测试和验证分割，但使用TFDS，创建自定义分割非常简单。假设你希望分割为80%、10%、10%。可以这样创建三个数据集：

train_data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[:80%]', as_supervised=True)

validation_data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[80%:90%]', as_supervised=True)

test_data = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[-10%:]', as_supervised=True)

一旦你有了它们，就可以像使用任何命名分割一样使用它们。

需要注意的是，由于返回的数据集无法被探测其长度，因此通常很难确认你是否正确地分割了原始数据集。要查看你在某个分割中的记录数量，你必须遍历整个数据集并一条条计数。以下是对你刚创建的训练集进行计数的代码：

train_length = [i for i, _ in enumerate(train_data)][-1] + 1

print(train_length)

这可能是一个较慢的过程，因此请确保仅在调试时使用它。

本节总结： 本章介绍了如何使用 TensorFlow Datasets（TFDS）和 Keras 搭建神经网络模型，并探索了数据增强、分割和预处理等关键操作。通过将 TFDS 数据集与 Keras 模型结合，您学会了如何高效加载和转换数据，为神经网络模型的构建和训练做好准备。此外，我们还介绍了如何灵活地自定义数据分割和应用数据增强，为模型提供更加多样化的训练数据。掌握了这些技能后，您将能够更自如地应用 TensorFlow 和 Keras 进行各种深度学习项目的开发，为复杂模型的搭建奠定坚实的基础。下一节我们将会为大家介绍从TFDS中下载出来的数据集是以什么形式保存下来的—TFRecord!