嗨,我正试着让TFX管道作为一个练习来进行。我使用ImportExampleGen从磁盘加载TFRecords。Example中的每个TFRecord都包含一个jpg,其形式为字节字符串、高度、宽度、深度、转向和节流标签。
我正在尝试使用StatisticsGen,但我收到了这样的警告:WARNING:root:Feature "image_raw" has bytes value "None" which cannot be decoded as a UTF-8 string.和撞坏了我的Colab。据我所知,TFRecord中的所有字节字符串图像都没有损坏。
我试图实现TensorFlow数据验证,以检查数据集中的漂移/倾斜。他们使用L-无穷范数作为度量.我不明白这个概念。有人能解释一下它是如何计算的吗?为什么在这里使用阈值作为0.01 ?
train_day1_stats = tfdv.generate_statistics_from_tfrecord(data_location=train_day1_data_path)
# Add a drift comparator to schema for 'payment_type' and set the threshold of L-infinity norm for trigg
我正在使用以下命令在我的ubuntu (Lenovo 110-Ideapad笔记本电脑) python中导入tensorflow -
(tfx-test) chandni@mxnet:~/Chandni/TFX$ python
Python 3.6.9 (default, Nov 7 2019, 10:44:02)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> im
我已经构建了一个管道,它读取一些数据,进行一些操作,并创建一些apache对象(下面代码中的步骤1和步骤2)。然后,我想生成统计数据并将它们写入文件。我可以利用tensorflow数据验证库,但是tfdv GenerateStatistics需要一个pyarrow.lib.RecordBatch,而不是Row对象。我知道apache_beam.io.tfrecordio.WriteToTFRecord可以将PCollection写入文件作为TFRecord,但是,有没有一种方法可以不写到文件中呢?理想情况下,第3步将Row对象转换为TFRecord。
with beam.Pipeline(op
我已经准备好尝试基于已保存模型的JSON REST API,并且想知道是否有一种简单的方法来生成我需要与request一起发送的TensorFlow实例(基于行)或输入(列)。 我的模型中有几千个特性,我不喜欢手动输入JSON。有没有一种方法可以使用现有的数据来生成序列化的数据,并将其抛到predict API中? 我在整个管道中使用TFX (包括tf.Transform),所以我不确定TFX中是否有一种简洁的方法可以使用。 saved_model_cli的输出如下所示: The given SavedModel SignatureDef contains the following inp
我有这个问题。我怎样才能解决这个问题?这是TFX教程的一部分。
我在示例代码中没有做任何更改。
TypeCheckError: Output type hint violation at WriteStatsOutput[train]: expected <class 'apache_beam.pvalue.PDone'>, got <class 'str'>
Full type hint:
IOTypeHints[inputs=((<class 'tensorflow_metadata.proto.v0.statistic
我正在尝试使用tensorflow变换,我想序列化由不同变换组成的整个流水线。假设我有一个不需要拟合的转换(作为数字列之间的特征交互)。我想在我已经定义的预处理函数上直接使用TransformDataset函数。无论如何,这似乎是不可能的。
如果像这样的运行
import pprint
import tempfile
import apache_beam as beam
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_transform.beam as tft_beam
from tensorflow_transfo
在试图导入tensorflow_hub时,我遇到了以下错误。我已经将已有的解决方案应用于Github或堆栈溢出,甚至还降低了我的tesnorflow和估值器的级别。但我还是在往下走。你能帮忙吗?
ImportError: cannot import name 'dnn_logit_fn_builder' from partially initialized module 'tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn' (most likely due to a circular import) (C:\Use