Question

在阅读TFX的文档时，尤其是在与数据预处理有关的部分中，我认为管道设计更适合分类功能。

我想知道TFX是否也可以用于涉及图像的管道。

Answer 1

是的，TFX也可以用于涉及图像的管道。

尤其是，据我所知，在与数据预处理有关的部分中，Tensorflow Transform中没有内置函数。

但是可以使用Tensorflow Ops进行转换。例如，可以使用tf.image等进行图像增强。

用于图像转换的示例代码，即使用Tensorflow转换通过将每个像素的值除以255，将图像从彩色转换为灰度，如下所示：

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

如何（使用哪种格式）将图像数据输入管道？我只在那看到一个csv_input函数，TFRecord输入尚未释放>

使用TFX设计图像点线

2 个答案: