使用tensorflow的Dataset管道，如何“命名” map操作的结果？

Question

我在下面有map函数（可运行示例），该函数输入astring并输出astring和an integer。

在tf.data.Dataset.from_tensor_slices我命名原始输入'filenames'。但是，当我从map函数返回值时，map_element_counts我只能返回一个元组（返回字典会生成异常）。

有没有一种方法可以命名从map_element_counts函数返回的2个元素？

import tensorflow as tf

filelist = ['fileA_6', 'fileB_10', 'fileC_7']

def map_element_counts(fname):
  # perform operations outside of tensorflow
  return 'test', 10

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'filenames': filelist})
ds = ds.map(map_func=lambda x: tf.py_func(
  func=map_element_counts, inp=[x['filenames']], Tout=[tf.string, tf.int64]
))
element = ds.make_one_shot_iterator().get_next()

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(element))

结果：

(b'test', 10)

所需结果：

{'elementA': b'test', 'elementB': 10)

---

添加的详细信息：

当我return {'elementA': 'test', 'elementB': 10}收到此异常时：

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Unsupported object type dict

Answer 1

申请tf.py_func内部ds.map作品。

我创建了一个非常简单的文件作为示例。我只是在里面写10。

dummy_file.txt：

10

这里是脚本：

import tensorflow as tf

filelist = ['dummy_file.txt', 'dummy_file.txt', 'dummy_file.txt']


def py_func(input):
    # perform operations outside of tensorflow
    parsed_txt_file = int(input)
    return 'test', parsed_txt_file


def map_element_counts(fname):
    # let tensorflow read the text file
    file_string = tf.read_file(fname['filenames'])
    # then use python function on the extracted string
    a, b = tf.py_func(
                    func=py_func, inp=[file_string], Tout=[tf.string, tf.int64]
                    )
    return {'elementA': a, 'elementB': b, 'file': fname['filenames']}

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'filenames': filelist})
ds = ds.map(map_element_counts)
element = ds.make_one_shot_iterator().get_next()

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(element))
    print(sess.run(element))
    print(sess.run(element))

输出：

{'file': b'dummy_file.txt', 'elementA': b'test', 'elementB': 10}
{'file': b'dummy_file.txt', 'elementA': b'test', 'elementB': 10}
{'file': b'dummy_file.txt', 'elementA': b'test', 'elementB': 10}