Question

dataset = slim.dataset.Dataset(...)
provider = slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider(dataset, ..._
image, labels = provider.get(['image', 'label')

让我们说，对于数据集A中的示例，labels可以是[1, 2, 1, 3]。但是，由于某种原因（例如，由于数据集B），我想将标签ID映射到其他值。映射可能如下所示。

# {old_label: target_label}
mapping = {0: 0, 1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 2, 5: 3, 6: 1}

目前，我猜两种方式：

- tf.data.Dataset似乎有一个map(map_func)函数，每个示例都应该通过，这可能是解决方案。但是，我对slim.dataset.Dataset更为熟悉。 slim.dataset.Dataset是否有类似的技巧？

- 我想知道我是否可以简单地将一些映射函数应用于张量label，例如：

new_labels = tf.map_fn(lambda x: x+1, labels, dtype=tf.int32)
# labels = [1 2 1 3] --> new_labels = [2 3 2 4]. This works.

new_labels = tf.map_fn(lambda x: mapping[x], labels, dtype=tf.int32)
# I wished but this does not work!

然而，下面没有工作，这就是我需要的。有人可以建议吗？

Answer 1

我认为你可以试试tf.contrib.lookup：

keys = list(mapping.keys())
values = [mapping[k] for k in keys]
table = tf.contrib.lookup.HashTable(
  tf.contrib.lookup.KeyValueTensorInitializer(keys, values, key_dtype=tf.int64, value_dtype=tf.int64), -1
)
new_labels = table.lookup(labels)
sess=tf.Session()
sess.run(table.init)
print(sess.run(new_labels))

Tensorflow：使用slim.dataset.Dataset时，有没有办法将标签ID值映射到其他值？

1 个答案: