如何在 Tensorflow 中编写 LabelEncoder？

Question

我正在尝试将 Google Storage 上的目录解析为字符串，但我不断收到错误。我想找到每个文件的目录并将目录名称的数字编码作为数据集返回。这在使用 LabelEncoder 的 sklearn 中是微不足道的，但我在 Tensorflow 中做这件事时遇到了麻烦。CLASS_NAMES = [b'class_1', b'class_2', b'class_3']labeler = tfds.features.ClassLabel(names=CLASS_NAMES)def parse_filenames(filename):    label = tf.strings.split(tf.expand_dims(filename, axis=-1), sep='/')    label = label.values[-2]    # Problem is in the two lines below    position_feature = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('label_names', CLASS_NAMES)    label = tf.io.parse_example(label, features=position_feature)    return labelfolder = b'gs://<bucket>/train/*/*.jpg'filenames_dataset = tf.data.Dataset.list_files(folder)label_dataset = filenames_dataset.map(parse_filenames)next(iter(label_dataset))我得到一个错误ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 16; 2 is required如果我删除“# Problem is here”注释下的两行，它工作正常，除了它返回一个字符串而不是一个整数。我已经尝试过其他非张量流选项，例如 <list_name>.index(label)，但那些当然会失败，因为一切都是张量而不是字符串。还有另一种方法吗？

Answer 1

也许你可以试试这一行而不是这两行：

label = tf.argmax(tf.cast(parts[-2] == CLASS_NAMES, tf.int32))

你会得到类似的东西[0, 1, 0]（标签的索引在CLASS_NAMES）。

功能和可重现的例子：

import tensorflow as tf

import numpy as np

from string import ascii_lowercase as letters

CLASS_NAMES = [b'class_1', b'class_2', b'class_3']

files = ['\\'.join([np.random.choice(CLASS_NAMES).decode(),

                    ''.join(np.random.choice(list(letters), 5)) + '.jpg']) 

         for i in range(10)]

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(files)

这是我生成的假文件：

['class_3\\jrxog.jpg',

 'class_1\\slfiq.jpg',

 'class_2\\svldd.jpg',

 'class_2\\avrgt.jpg',

 'class_3\\wqwuv.jpg']

现在实现这个：

def get_label(file_path):

    parts = tf.strings.split(file_path, '\\')

    return file_path, tf.argmax(tf.cast(parts[-2] == CLASS_NAMES, tf.int32))

ds = ds.map(get_label)

next(iter(ds))

(<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'class_1\\bbqrx.jpg'>,

 <tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=0>)

Answer 2

我使用了 sklearn 的标签编码器。这是你可能需要腌制的东西，这样你可以在以后反向转换你的结果。我在这方面还是新手，所以我不确定这对你有多好