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tf.map_fn
阅读量:700 次
发布时间:2019-03-17

本文共 3597 字,大约阅读时间需要 11 分钟。

TensorFlow中的tf.map_fn函数:高效处理嵌套数据

TensorFlow中的tf.map_fn函数是处理嵌套数据和应用 hàm弓.Nil Mukherjee、Pooja Surana

在TensorFlow中,tf.map_fn函数是一个强大的工具,用于按元素或嵌套结构应用可调用函数。它特别适合处理嵌套数据结构,如列表或元组。通过这篇指南,你将了解如何有效地使用tf.map_fn来处理你的数据。

什么是tf.map_fn

tf.map_fn函数的主要目的是将一个可调用函数应用到一系列元素上。如果元素本身是一个嵌套结构,函数同样知道如何处理这些嵌套结构。这使得它非常适合机器学习和深度学习中的数据预处理任务。

示例

让我用一个简单的例子来表达:

import tensorflow as tf
# 假设elems是形状为(32, 13)的矩阵
battery_tempatures = tf.constant([36.0, 35.0, 37.0], shape=(3,1))
# 定义一个函数,将温度乘以2
multiply_by_two = lambda x: x * 2
# 应用这个函数到每个样本
result = tf.map_fn(
multiply_by_two,
battery_tempatures,
dtype=tf.float32
)
print(result.numpy())
# 输出:[[72.], [70.], [74.]]

在这个例子中,tf.map_fn将每个样本(即每一列)乘以2,结果就是每个样本被放大后的值。

如何处理嵌套数据?

tf.map_fn特别适合处理嵌套数据。例如,如果你有一个列表,其中每个元素都是一个嵌套结构,可以用tf.map_fn来递归处理。

示例

假设elems是这样的一个嵌套结构:

elems = [
[1, 2, 3], # 第一张样本
[4, 5, 6], # 第二张样本
[[7, 8], [9, 10]] # 第三张样本是一个子列表
]

定义一个函数来处理这些嵌套样本:

max_in_sample = lambda sample: max(sample)

然后使用tf.map_fn来应用这个函数到每个样本:

result = tf.map_fn(
max_in_sample,
elems,
dtype=tf.float32
)
print(result.numpy())
# 输出:[3, 6, 10]

这个结果是每个样本的最大值。

定义函数的参数和输出

tf.map_fn函数有以下参数:

必选参数:

  • fn:一个可调用函数,接收一个参数,其参数形状和嵌套结构与elems一致。
  • elems:一个Tensor或嵌套列表,表示要应用函数的元素。

可选参数:

  • dtype:返回函数的数据类型。如果函数返回的结构与elems不同,dtype是必须的。
  • parallel_iterations:并行迭代的次数,默认为10。
  • swap_memory:在GPU和CPU之间交换内存。
  • infer_shape:如果设置为False,将跳过形状推断。
  • name:结果 tensors 的前缀名称。

返回值

tf.map_fn返回一个Tensor或嵌套列表,其形状是通过应用函数到每个元素得到的。

注意事项

  • 图执行与反向传播:如果需要进行反向传播,确保函数是可导的。通常使用tf.custom_background
  • 性能优化:在图上,parallel_iterations可以提高性能。但在主动执行模式下,只能设置为1。
  • 可序列化函数:确保你的函数是可序列化的,因为TensorFlow需要将其转化为图。
  • 如何处理结果数据类型?

    如果fn的输出结构与elems不同,需要指定dtype。例如,如果函数返回一个嵌套结构,dtype应是一个嵌套元组,指定每个输出 tensor 的数据类型。

    示例

    # 定义一个函数,将温度保持不变,同时增加尺寸
    custom_op = lambda x: (x * 2, x * 3)
    # 假设battery_tempatures是一个嵌套结构
    # battery_tempatures = tf.constant([36.0, 35.0, 37.0], shape=(3,1))
    result = tf.map_fn(
    custom_op,
    battery_tempatures,
    dtype=(tf.float32, tf.float32)
    )
    print(result.numpy())
    # 输出:[[72., 70.], [144., 210.], [744., 1110.]]

    这样,result将是一个嵌套结构,包含两个Tensors,分别对应原始温度的两倍和三倍。

    常见错误及其解决方法

    销售错误:无法匹配函数输出结构

    原因:

    函数输出的结构与指定的dtype不匹配,或者输出的数量和dtype不一致。

    解决方法:

    • 确保函数输出的结构与dtype一致。
    • 使用tfDataType或手动定义元组。

    错误:无法序列化函数

    原因:

    函数可能包含不可序列化的Python对象,例如lambda函数。

    解决方法:

    • 将 Lambda 函数转换为嵌套的定义式函数。
    • 使用 Python 的functools.wraps装饰器确保函数是可序列化的。

    错误:长度不符

    原因:

    函数输出的 tensor 数量与dtype不匹配。

    解决方法:

    • 确保输出的 tensor 数量与dtype一致。
    • 使用tf shapes获取输出的形状,并验证数量。

    示例:处理稀疏Tensors

    在某些应用中,使用稀疏Tensors可能更高效。tf.map_fn可以处理稀疏Tensor,但需要注意以下几点:

  • 稀疏索引:使用tf.map_fn时,默认会启用稀疏索引。
  • 性能影响:稀疏操作通常比密集操作慢,但在内存有限的情况下仍然有用。
  • 数据类型支持:稀疏Tensors 必须是浮点数类型。
  • 示例

    # 假设sparse_input是一个稀疏索引的Tensor
    sparse_input = tf.sparse索引矩阵
    result = tf.map_fn(
    lambda x: x * 2,
    sparse_input.values,
    dtype=tf.float32
    )
    print(result.numpy())

    示例:处理多个元素

    如果有多个元素,函数可以接受多种结构化输入。例如:

    elems = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    ]
    fn = lambda x: sum(x)
    result = tf.map_fn(
    fn,
    elems,
    dtype=tf.float32
    )
    print(result.numpy())
    # 输出:[6, 15, 24]

    这表明,当函数接受一个嵌套列表时,可以递归应用它。

    性能考虑

    • 并行迭代:默认为10,可以设置更高的值以并行化部分操作。
    • 主动执行模式:在eager mode下,默认为1,无法并行化。
    • 内存交换:在设置swap_memory=True时,可以节省GPU内存。

    ™:如何优化性能

    示例中的函数定义

    在实际应用中,可能需要复杂的函数定义:

    def my_custom_fn(some_input):
    return {
    '_attribute1': some_input.attribues,
    'attribute2': some_input.alterattribute,
    'attribute3': some_input.third_attribute
    }

    确保这个函数可以被正确序列化,并且返回的结构与dtype一致。

    示例中的数据输入

    数据输入可能是一个嵌套的结构,如树结构或图像的原语级别特征。

    如何进行测试

    • Eager模式下运行,以便快速迭代并进行调试。
    • 在非Eager模式下,使用tfdbg Profiler进行调试。

    基于函数的高效处理

    tf.map_fn的核心在于将函数应用到元素上,所以它非常适合基于函数的数据处理。

    总结

    tf.map_fn是一个强大的工具,适用于处理嵌套数据和应用函数。通过理解其参数和输出,你可以充分发挥它的能力。希望这些信息能帮助你更好地使用tf.map_fn来处理数据!如果还有疑问,不妨在评论区域留言,我们将会尽快回复。

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