在訓練計算機視覺機器學習模型時，數據加載是一種常見的性能瓶頸，可能導致 GPU 或 TPU 資源在等待數據加載到模型時得不到充分利用。以高效 TensorFlow Record (TFRecord)格式存儲數據集是解決這些問題的好方法，只不過，創(chuàng)建 TFRecords 往往需要大量的復雜代碼。

TensorFlow Record
https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/tfrecord

我們上周開源了 TensorFlow Recorder 項目（也就是 TFRecorder），如此一來，數據科學家、數據工程師或 AI/ML 工程師只需幾行代碼即可創(chuàng)建基于圖像的 TFRecords。使用 TFRecords 對于創(chuàng)建高效 TensorFlow ML 流水線非常重要，而過去的創(chuàng)建方法非常繁瑣。在 TFRecorder 之前，要大規(guī)模創(chuàng)建 TFRecords，必須編寫一個數據流水線來解析結構化數據，從存儲中加載圖像并將結果序列化為 TFRecord 格式。TFRecorder 允許您直接從 Pandas dataframe 或 CSV 寫入 TFRecords，無需編寫任何復雜的代碼。

TensorFlow Recorder
https://github.com/google/tensorflow-recorder

以下是 TFRecoder 的示例，但我們先談談 TFRecords 的一些特定優(yōu)勢。

TFRecords 如何提供幫助

TFRecord 文件格式可以將數據存儲在文件集中，每個文件都包含序列化為二進制記錄的 Protocol Buffers 序列，可以非常高效地讀取，有助于減少上述數據加載瓶頸。

Protocol Buffers
https://developers.google.com/protocol-buffers/

在使用 TFRecord 格式的同時實現預提取和并行交錯，可以進一步提高數據加載性能。當模型在當前步驟上執(zhí)行訓練時，使用 prefetch 可以提前獲取下一個訓練步驟的數據，從而縮短每個模型訓練步驟的時間，Parallel interleave 允許您讀取多個 TFRecords 分片（TFRecord 文件的一部分），并對這些交錯的數據流進行預處理。這能夠減少讀取訓練批次所需的延遲，特別適用于從網絡讀取數據。

預提取和并行交錯
https://tensorflow.google.cn/guide/data_performance

使用 TensorFlow Recorder

使用 TFRecorder 只需幾行代碼即可創(chuàng)建 TFRecord。工作原理如下。

import pandas as pd import tfrecorder df = pd.read_csv(...) df.tensorflow.to_tfrecord(output_dir="gs://my/bucket")

TFRecorder 目前預期數據與 Google AutoML Vision 格式相同。

AutoML Vision
https://cloud.google.com/vision/automl/docs/prepare

這種格式與 Pandas dataframe 或 CSV 格式類似：

其中：

split 可以取值 TRAIN、VALIDATION 和 TEST

image_uri 指定圖像文件的本地或 Google Cloud Storage 位置。

label 可以是將被整數化的基于文本的標簽，也可以是一個整數

將來，我們希望進一步擴展 TensorFlow Recorder，支持所有格式的數據。

這個示例雖然能夠將上千個圖像順利轉換成 TFRecords，但擴展到百萬計的圖像可能就難以處理。為了擴展到龐大的數據集，TensorFlow Recorder 提供了與 Google Cloud Dataflow 的連接，后者是一款無服務器 Apache Beam 流水線運行器。擴展到 DataFlow 僅需要多一點配置。

Google Cloud Dataflow
https://cloud.google.com/dataflow
Apache Beam
https://beam.apache.org/

df.tensorflow.to_tfrecord( output_dir="gs://my/bucket", runner="DataFlowRunner", project="my-project", region="us-central1)

未來計劃

我們希望您愿意嘗試 TensorFlow Recorder。您可以從 GitHub 獲取，或者直接 pip 安裝 tfrecorder。

TensorFlow Recorder 剛剛面世，我們非常期待您的反饋、建議和 Pull Requests。

原文標題：創(chuàng)建 TFRecords 的救星 — TensorFlow Recorder 現已開源！

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