拆分和切片

所有 TFDS 数据集都公开了可以在目录中浏览的各种数据拆分（例如 'train'、'test'）。

除了“官方”数据集拆分之外，TFDS 还允许选择拆分的切片和各种组合。

Slicing API

切片指令通过 split= kwarg 在 tfds.load 或tfds.DatasetBuilder.as_dataset 中指定。

ds = tfds.load('my_dataset', split='train[:75%]')

builder = tfds.builder('my_dataset')
ds = builder.as_dataset(split='test+train[:75%]')

拆分可以是：

• 普通拆分（'train'、'test'）：所选拆分中的所有样本。
• 切片：切片与 python 切片表示法具有相同的语义。切片可以是：
  • 绝对（'train[123:450]'、train[:4000]）：（请参阅下方注释了解有关读取顺序的注意事项）
  • 百分比（'train[:75%]'、'train[25%:75%]'）：将完整数据分成 100 个均匀切片。如果数据不能被 100 整除，则某些百分比可能包含附加样本。
  • 分片（train[:4shard]、train[4shard]）：选择请求的分片中的所有样本。（请参阅 info.splits['train'].num_shards 以获取拆分的分片数）
• 拆分联合（'train+test'、'train[:25%]+test'）：拆分将交错在一起。
• 完整数据集 ('all')：'all' 是一个与所有拆分的联合对应的特殊拆分名称（相当于 'train+test+...'）。
• 拆分列表 (['train', 'test'])：分别返回多个 tf.data.Dataset：

# Returns both train and test split separately
train_ds, test_ds = tfds.load('mnist', split=['train', 'test[:50%]'])

注：由于分片是交错的，不能保证子拆分之间的顺序一致。换句话说，先后读取 test[0:100] 和 test[100:200] 可能会产生与读取 test[:200] 时顺序不同的样本。请参阅确定性指南了解 TFDS 读取样本的顺序。

tfds.even_splits 和多主机训练

tfds.even_splits 可以生成大小相同的非重叠子拆分列表。

# Divide the dataset into 3 even parts, each containing 1/3 of the data
split0, split1, split2 = tfds.even_splits('train', n=3)

ds = tfds.load('my_dataset', split=split2)

这在分布式设置中训练时特别有用，其中每个主机都应接收原始数据的一个切片。

借助 Jax，使用 tfds.split_for_jax_process 甚至可以进一步简化：

split = tfds.split_for_jax_process('train', drop_remainder=True)
ds = tfds.load('my_dataset', split=split)

tfds.split_for_jax_process 是一个简单的别名：

# The current `process_index` loads only `1 / process_count` of the data.
splits = tfds.even_splits('train', n=jax.process_count(), drop_remainder=True)
split = splits[jax.process_index()]

tfds.even_splits、tfds.split_for_jax_process 接受任何拆分值作为输入（例如 'train[75%:]+test'）

切片和元数据

可以使用数据集信息获取有关拆分/子拆分（num_examples、file_instructions…）的附加信息：

builder = tfds.builder('my_dataset')
builder.info.splits['train'].num_examples  # 10_000
builder.info.splits['train[:75%]'].num_examples  # 7_500 (also works with slices)
builder.info.splits.keys()  # ['train', 'test']

交叉验证

使用字符串 API 的 10 折交叉验证示例：

vals_ds = tfds.load('mnist', split=[
    f'train[{k}%:{k+10}%]' for k in range(0, 100, 10)
])
trains_ds = tfds.load('mnist', split=[
    f'train[:{k}%]+train[{k+10}%:]' for k in range(0, 100, 10)
])

每个验证数据集将是 10%：[0%:10%]、[10%:20%]、…、[90%:100%]。并且每个训练数据集都将是互补的 90%：[10%:100%]（相应的验证集为 [0%:10%]）、`[0%:10%]

• [20%:100%]（验证集为 [10%:20%]`）…

tfds.core.ReadInstruction 和舍入

可以将拆分作为 tfds.core.ReadInstruction 而不是 str 传递：

例如，split = 'train[50%:75%] + test' 等价于：

split = (
    tfds.core.ReadInstruction(
        'train',
        from_=50,
        to=75,
        unit='%',
    )
    + tfds.core.ReadInstruction('test')
)
ds = tfds.load('my_dataset', split=split)

unit 可以是：

• abs：绝对切片
• %：百分比切片
• shard：分片切片

tfds.ReadInstruction 也有一个舍入参数。如果数据集中的样本数量不能被 100 整除：

• rounding='closest'（默认）：剩余的样本会在百分比中分布，因此某些百分比可能包含附加样本。
• rounding='pct1_dropremainder'：剩余的样本会被丢弃，但这可保证所有百分比均包含完全相同数量的样本（例如：len(5%) == 5 * len(1%)）。

重现性和确定性

在生成期间，对于给定的数据集版本，TFDS 可保证样本在磁盘上确定性地打乱顺序。因此，生成数据集两次（在 2 台不同的计算机上）不会改变样本顺序。

同样，subsplit API 将始终选择相同的样本 set，无论平台、架构等如何。这意味着 set('train[:20%]') == set('train[:10%]') + set('train[10%:20%]')。

但是，读取样本的顺序可能不是确定性的。这取决于其他参数（例如，无论 shuffle_files=True 与否）。