Esta guía documenta todos los creadores de conjuntos de datos de formatos específicos disponibles actualmente en TFDS.
Los creadores de conjuntos de datos de formato específico son subclases de tfds.core.GeneratorBasedBuilder que se encargan de la mayor parte del procesamiento de datos para un formato de datos específico.
Conjuntos de datos basados en tf.data.Dataset
Si desea crear un conjunto de datos TFDS a partir de un conjunto de datos que está en formato tf.data.Dataset ( referencia ), puede usar tfds.dataset_builders.TfDataBuilder (consulte los documentos de la API ).
Visualizamos dos usos típicos de esta clase:
- Crear conjuntos de datos experimentales en un entorno similar a un cuaderno
- Definir un generador de conjuntos de datos en código
Crear un nuevo conjunto de datos desde un cuaderno
Suponga que está trabajando en una libreta, cargó algunos datos como tf.data.Dataset , aplicó varias transformaciones (mapa, filtro, etc.) y ahora desea almacenar estos datos y compartirlos fácilmente con sus compañeros de equipo o cargarlos en otras libretas. En lugar de tener que definir una nueva clase de creación de conjuntos de datos, también puede crear una instancia de tfds.dataset_builders.TfDataBuilder y llamar download_and_prepare para almacenar su conjunto de datos como un conjunto de datos TFDS.
Debido a que es un conjunto de datos TFDS, puede versionarlo, usar configuraciones, tener diferentes divisiones y documentarlo para usarlo más fácilmente en el futuro. Esto significa que también debe decirle a TFDS cuáles son las características de su conjunto de datos.
Aquí tienes un ejemplo ficticio de cómo puedes usarlo.
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
my_ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"number": [1, 2, 3]})
my_ds_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"number": [4, 5]})
# Optionally define a custom `data_dir`.
# If None, then the default data dir is used.
custom_data_dir = "/my/folder"
# Define the builder.
single_number_builder = tfds.dataset_builders.TfDataBuilder(
name="my_dataset",
config="single_number",
version="1.0.0",
data_dir=custom_data_dir,
split_datasets={
"train": my_ds_train,
"test": my_ds_test,
},
features=tfds.features.FeaturesDict({
"number": tfds.features.Scalar(dtype=tf.int64),
}),
description="My dataset with a single number.",
release_notes={
"1.0.0": "Initial release with numbers up to 5!",
}
)
# Make the builder store the data as a TFDS dataset.
single_number_builder.download_and_prepare()
El método download_and_prepare iterará sobre los tf.data.Dataset de entrada y almacenará el conjunto de datos TFDS correspondiente en /my/folder/my_dataset/single_number/1.0.0 , que contendrá tanto las divisiones de tren como de prueba.
El argumento config es opcional y puede resultar útil si desea almacenar diferentes configuraciones en el mismo conjunto de datos.
El argumento data_dir se puede utilizar para almacenar el conjunto de datos TFDS generado en una carpeta diferente, por ejemplo, en su propia zona de pruebas si no desea compartirlo con otros (todavía). Tenga en cuenta que al hacer esto, también debe pasar data_dir a tfds.load . Si no se especifica el argumento data_dir , se utilizará el directorio de datos TFDS predeterminado.
Cargando su conjunto de datos
Una vez almacenado el conjunto de datos TFDS, se puede cargar desde otros scripts o mediante compañeros de equipo si tienen acceso a los datos:
# If no custom data dir was specified:
ds_test = tfds.load("my_dataset/single_number", split="test")
# When there are multiple versions, you can also specify the version.
ds_test = tfds.load("my_dataset/single_number:1.0.0", split="test")
# If the TFDS was stored in a custom folder, then it can be loaded as follows:
custom_data_dir = "/my/folder"
ds_test = tfds.load("my_dataset/single_number:1.0.0", split="test", data_dir=custom_data_dir)
Agregar una nueva versión o configuración
Después de iterar más en su conjunto de datos, es posible que haya agregado o cambiado algunas de las transformaciones de los datos de origen. Para almacenar y compartir este conjunto de datos, puede almacenarlo fácilmente como una nueva versión.
def add_one(example):
example["number"] = example["number"] + 1
return example
my_ds_train_v2 = my_ds_train.map(add_one)
my_ds_test_v2 = my_ds_test.map(add_one)
single_number_builder_v2 = tfds.dataset_builders.TfDataBuilder(
name="my_dataset",
config="single_number",
version="1.1.0",
data_dir=custom_data_dir,
split_datasets={
"train": my_ds_train_v2,
"test": my_ds_test_v2,
},
features=tfds.features.FeaturesDict({
"number": tfds.features.Scalar(dtype=tf.int64, doc="Some number"),
}),
description="My dataset with a single number.",
release_notes={
"1.1.0": "Initial release with numbers up to 6!",
"1.0.0": "Initial release with numbers up to 5!",
}
)
# Make the builder store the data as a TFDS dataset.
single_number_builder_v2.download_and_prepare()
Definición de una nueva clase de generador de conjuntos de datos
También puede definir un nuevo DatasetBuilder basado en esta clase.
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
class MyDatasetBuilder(tfds.dataset_builders.TfDataBuilder):
def __init__(self):
ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
ds_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([4, 5])
super().__init__(
name="my_dataset",
version="1.0.0",
split_datasets={
"train": ds_train,
"test": ds_test,
},
features=tfds.features.FeaturesDict({
"number": tfds.features.Scalar(dtype=tf.int64),
}),
config="single_number",
description="My dataset with a single number.",
release_notes={
"1.0.0": "Initial release with numbers up to 5!",
})
Constructor De Croissants
el formato
Croissant 🥐 es un formato de alto nivel para conjuntos de datos de aprendizaje automático que combina metadatos, descripciones de archivos de recursos, estructura de datos y semántica de aprendizaje automático predeterminada en un solo archivo; Funciona con conjuntos de datos existentes para que sean más fáciles de encontrar, usar y respaldar con herramientas.
Croissant se basa en esquema.org y su vocabulario sc:Dataset , un formato ampliamente utilizado para representar conjuntos de datos en la Web y hacerlos buscables.
CroissantBuilder
Un CroissantBuilder define un conjunto de datos TFDS basado en un archivo de metadatos Croissant 🥐; cada uno de los record_set_ids especificados dará como resultado un ConfigBuilder separado.
Por ejemplo, para inicializar un CroissantBuilder para el conjunto de datos MNIST usando su definición de Croissant 🥐 :
import tensorflow_datasets as tfds
builder = tfds.dataset_builders.CroissantBuilder(
jsonld="https://raw.githubusercontent.com/mlcommons/croissant/main/datasets/0.8/huggingface-mnist/metadata.json",
file_format='array_record',
)
builder.download_and_prepare()
ds = builder.as_data_source()
print(ds['default'][0])
CONLL
el formato
CoNLL es un formato popular que se utiliza para representar datos de texto anotados.
Los datos con formato CoNLL normalmente contienen un token con sus anotaciones lingüísticas por línea; dentro de una misma línea, las anotaciones suelen estar separadas por espacios o tabulaciones. Las líneas vacías representan los límites de las oraciones.
Considere como ejemplo la siguiente oración del conjunto de datos conll2003 , que sigue el formato de anotación CoNLL:
U.N. NNP I-NP I-ORG official
NN I-NP O
Ekeus NNP I-NP I-PER
heads VBZ I-VP O
for IN I-PP O
Baghdad NNP I-NP
I-LOC . . O O
ConllDatasetBuilder
Para agregar un nuevo conjunto de datos basado en CoNLL a TFDS, puede basar su clase de generador de conjunto de datos en tfds.dataset_builders.ConllDatasetBuilder . Esta clase base contiene código común para abordar las especificidades de los conjuntos de datos CoNLL (iteración sobre el formato basado en columnas, listas precompiladas de características y etiquetas, ...).
tfds.dataset_builders.ConllDatasetBuilder implementa un GeneratorBasedBuilder específico de CoNLL. Consulte la siguiente clase como ejemplo mínimo de un generador de conjuntos de datos CoNLL:
from tensorflow_datasets.core.dataset_builders.conll import conll_dataset_builder_utils as conll_lib
import tensorflow_datasets.public_api as tfds
class MyCoNNLDataset(tfds.dataset_builders.ConllDatasetBuilder):
VERSION = tfds.core.Version('1.0.0')
RELEASE_NOTES = {'1.0.0': 'Initial release.'}
# conllu_lib contains a set of ready-to-use CONLL-specific configs.
BUILDER_CONFIGS = [conll_lib.CONLL_2003_CONFIG]
def _info(self) -> tfds.core.DatasetInfo:
return self.create_dataset_info(
# ...
)
def _split_generators(self, dl_manager):
path = dl_manager.download_and_extract('https://data-url')
return {'train': self._generate_examples(path=path / 'train.txt'),
'test': self._generate_examples(path=path / 'train.txt'),
}
En cuanto a los creadores de conjuntos de datos estándar, es necesario sobrescribir los métodos de clase _info y _split_generators . Dependiendo del conjunto de datos, es posible que deba actualizar también conll_dataset_builder_utils.py para incluir las funciones y la lista de etiquetas específicas de su conjunto de datos.
El método _generate_examples no debería requerir más sobrescritura, a menos que su conjunto de datos necesite una implementación específica.
Ejemplos
Considere conll2003 como un ejemplo de un conjunto de datos implementado utilizando el generador de conjuntos de datos específico de CoNLL.
CLI
La forma más sencilla de escribir un nuevo conjunto de datos basado en CoNLL es utilizar la CLI de TFDS :
cd path/to/my/project/datasets/
tfds new my_dataset --format=conll # Create `my_dataset/my_dataset.py` CoNLL-specific template files
CONLL-U
el formato
CoNLL-U es un formato popular que se utiliza para representar datos de texto anotados.
CoNLL-U mejora el formato CoNLL agregando una serie de funciones, como la compatibilidad con palabras de múltiples tokens . Los datos formateados por CoNLL-U normalmente contienen un token con sus anotaciones lingüísticas por línea; dentro de la misma línea, las anotaciones suelen estar separadas por caracteres de tabulación única. Las líneas vacías representan los límites de las oraciones.
Normalmente, cada línea de palabra anotada de CoNLL-U contiene los siguientes campos, como se informa en la documentación oficial :
- ID: índice de palabras, número entero que comienza en 1 para cada nueva oración; puede ser un rango para tokens de varias palabras; puede ser un número decimal para nodos vacíos (los números decimales pueden ser inferiores a 1 pero deben ser mayores que 0).
- FORMA: Forma de palabra o símbolo de puntuación.
- LEMA: Lema o raíz de una palabra.
- UPOS: Etiqueta universal de parte de la oración.
- XPOS: etiqueta de parte del discurso específica del idioma; subrayar si no está disponible.
- CARACTERÍSTICAS: Lista de características morfológicas del inventario de características universales o de una extensión específica del idioma definida; subrayar si no está disponible.
- HEAD: encabezado de la palabra actual, que es un valor de ID o cero (0).
- DEPREL: relación de dependencia universal con HEAD (raíz si HEAD = 0) o un subtipo definido específico del lenguaje de uno.
- DEPS: gráfico de dependencia mejorado en forma de lista de pares head-deprel.
- MISC: Cualquier otra anotación.
Considere como ejemplo la siguiente frase comentada por CoNLL-U de la documentación oficial :
1-2 vámonos _
1 vamos ir
2 nos nosotros
3-4 al _
3 a a
4 el el
5 mar mar
ConllUDatasetBuilder
Para agregar un nuevo conjunto de datos basado en CoNLL-U a TFDS, puede basar su clase de generador de conjunto de datos en tfds.dataset_builders.ConllUDatasetBuilder . Esta clase base contiene código común para abordar las especificidades de los conjuntos de datos CoNLL-U (iteración sobre el formato basado en columnas, listas precompiladas de características y etiquetas, ...).
tfds.dataset_builders.ConllUDatasetBuilder implementa un GeneratorBasedBuilder específico de CoNLL-U. Consulte la siguiente clase como ejemplo mínimo de un generador de conjuntos de datos CoNLL-U:
from tensorflow_datasets.core.dataset_builders.conll import conllu_dataset_builder_utils as conllu_lib
import tensorflow_datasets.public_api as tfds
class MyCoNNLUDataset(tfds.dataset_builders.ConllUDatasetBuilder):
VERSION = tfds.core.Version('1.0.0')
RELEASE_NOTES = {'1.0.0': 'Initial release.'}
# conllu_lib contains a set of ready-to-use features.
BUILDER_CONFIGS = [
conllu_lib.get_universal_morphology_config(
language='en',
features=conllu_lib.UNIVERSAL_DEPENDENCIES_FEATURES,
)
]
def _info(self) -> tfds.core.DatasetInfo:
return self.create_dataset_info(
# ...
)
def _split_generators(self, dl_manager):
path = dl_manager.download_and_extract('https://data-url')
return {
'train':
self._generate_examples(
path=path / 'train.txt',
# If necessary, add optional custom processing (see conllu_lib
# for examples).
# process_example_fn=...,
)
}
En cuanto a los creadores de conjuntos de datos estándar, es necesario sobrescribir los métodos de clase _info y _split_generators . Dependiendo del conjunto de datos, es posible que deba actualizar también conllu_dataset_builder_utils.py para incluir las funciones y la lista de etiquetas específicas de su conjunto de datos.
El método _generate_examples no debería requerir más sobrescritura, a menos que su conjunto de datos necesite una implementación específica. Tenga en cuenta que, si su conjunto de datos requiere un preprocesamiento específico (por ejemplo, si considera características de dependencia universal no clásicas), es posible que necesite actualizar el atributo process_example_fn de su función generate_examples (consulte el conjunto de datos xtreme_pos como ejemplo).
Ejemplos
Considere los siguientes conjuntos de datos, que utilizan el generador de conjuntos de datos específico de CoNNL-U, como ejemplos:
CLI
La forma más sencilla de escribir un nuevo conjunto de datos basado en CoNLL-U es utilizar la CLI de TFDS :
cd path/to/my/project/datasets/
tfds new my_dataset --format=conllu # Create `my_dataset/my_dataset.py` CoNLL-U specific template files