Использование TFX для проектирования линий изображения

Question

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

Я хотел знать, можно ли использовать TFX для конвейеров с изображениями.

Answer 1

Да, TFX также можно использовать для конвейеров с изображениями.

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

Но Преобразования могут быть сделаны с использованием Tensorflow Ops. Например, увеличение изображения можно выполнить с помощью tf.image и т. Д.

Пример кода для преобразования изображений, т. Е. Преобразования изображения из цветовой шкалы в шкалу серого путем деления значения каждого пикселя на 255 с использованием преобразования Tensorflow, показан ниже:

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

Answer 2

Как (какой формат использовать) для ввода данных изображения в конвейер? Я вижу только функцию csv_input, ввод TFRecord не был выпущен>