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详解TensorFlow的 tf.data.Dataset.map 函数：对数据集中的每个元素进行变换

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TensorFlow的 tf.data.Dataset.map 函数是一个非常有用的函数，它可以对 tf.data.Dataset 对象中的每一个元素应用函数，并返回一个新的 tf.data.Dataset 对象。下面是这个函数的完整攻略。

函数作用

tf.data.Dataset.map 函数是用来对 tf.data.Dataset 对象中的每一个元素应用函数，这个函数可以对任意类型的 tf.data.Dataset 对象进行操作。这个函数用来映射一段数据处理的逻辑到数据集中的每个元素上，从而可以完成一些非常重要的任务，例如数据增强、数据预处理、特征提取等等。

使用方法

下面是 tf.data.Dataset.map 函数的用法：

new_ds = old_ds.map(function)

其中，old_ds 表示原来的 tf.data.Dataset 对象，new_ds 表示经过 map 操作后得到的新的 tf.data.Dataset 对象， function 表示对每一个元素应用的函数。

下面是一个例子，将 tf.data.Dataset 中的每个元素都乘以 2：

import tensorflow as tf

old_ds = tf.data.Dataset.range(10)

new_ds = old_ds.map(lambda x: x*2)

for i in new_ds:
    print(i)

输出结果如下：

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(12, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(14, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(16, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(18, shape=(), dtype=int64)

下面是另一个例子，将 tf.data.Dataset 中的每个元素都转换成字符串类型：

import tensorflow as tf

old_ds = tf.data.Dataset.range(10)

new_ds = old_ds.map(lambda x: tf.cast(x, tf.string))

for i in new_ds:
    print(i)

输出结果如下：

tf.Tensor(b'0', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'1', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'2', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'3', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'4', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'5', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'6', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'7', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'8', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'9', shape=(), dtype=string)

在这里，我们使用 tf.cast() 函数将每个元素都转换成了字符串类型。

实例说明

实例1：

假设我们现在需要一个对图像进行数据增强的新数据集，我们可以使用以下代码将原始数据集进行转换：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建 ImageDataGenerator 对象并配置需要的数据增强操作
generator = ImageDataGenerator(
    rotation_range=10,
    zoom_range=0.05,
    width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1,
    shear_range=0.15,
    fill_mode="nearest")

# 从原始的图像数据集路径中获取所有的图像文件路径
image_paths = tf.data.Dataset.list_files("path/to/images/*/*.jpg")

# 将图像数据集进行转换，对每一张图像都应用一次数据增强操作
image_dataset = image_paths.map(
    lambda x: tf.io.decode_jpeg(tf.io.read_file(x), channels=3)
)

# 创建一个新的数据集对象，将转换后的图像数据集和标签数据集合并起来
dataset = tf.data.Dataset.zip((image_dataset, label_dataset))

# 对数据集进行无限次遍历
dataset = dataset.repeat()

# 批量读取数据
dataset = dataset.batch(batch_size=32)

# 使用 ImageDataGenerator 从数据集中生成新的批次数据
dataset = dataset.map(
    lambda x, y: (generator.flow(x, y, batch_size=32, shuffle=True)
                  .next()))

# 对数据集进行无限次遍历
dataset = dataset.repeat()

# 批量读取数据
dataset = dataset.batch(batch_size=32)

在这里，我们使用了 tf.io.decode_jpeg() 函数将图像数据集中的每一张图片解码为 3 通道的浮点数张量，将这些张量与对应的标签张量合并起来转换为一个新的数据集对象。然后，我们对这个数据集对象进行无限次遍历，并使用 generator.flow() 函数对每个批次进行数据增强操作，从而生成新的数据集对象。

实例2：

假设我们现在需要一个对 MNIST 数据集进行预处理的新数据集，我们可以使用以下代码将原始数据集进行转换：

import tensorflow_datasets as tfds

# 加载 MNIST 数据集
ds = tfds.load('mnist', split='train', as_supervised=True)

# 将原始数据集进行转换
ds = ds.map(lambda x, y: (tf.divide(tf.cast(x, tf.float32), 255.0), y))
ds = ds.repeat()
ds = ds.shuffle(buffer_size=10000)
ds = ds.batch(batch_size=128)

# 对图像数据进行缩放操作
ds = ds.map(lambda x, y: (tf.image.resize_images(x, size=(28, 28)), y))

# 对标签数据进行独热编码操作
ds = ds.map(lambda x, y: (x, tf.one_hot(y, depth=10)))

# 对数据集进行无限次遍历
ds = ds.repeat()

# 批量读取数据
ds = ds.batch(batch_size=128)

在这里，我们对 MNIST 数据集进行了如下处理操作：

  • 将原始的黑白图像数据集转换为浮点数张量，并将像素值进行了归一化操作
  • 对数据集进行了无限次随机遍历，并通过 shuffle() 函数将数据集中的各个元素打乱
  • 对数据集进行了批量读取操作
  • 对图像数据进行了缩放操作，将其重新调整为 28×28 的图像
  • 对标签数据进行了独热编码操作
  • 对数据集进行了无限次遍历，并对每个批次进行读取操作。

通过这些操作，我们能够将原始的 MNIST 数据集转换为我们需要的新数据集。

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