TensorFlow的`sample_from_datasets`在得到一个“`DirectedInterleave选择了一个耗尽的输入”警告时，是否仍然从一个数据集中取样？
TensorFlow的`sample_from_datasets`在得到一个“`DirectedInterleave选择了一个耗尽的输入”警告时，是否仍然从一个数据集中取样？
提问于 2019-07-30 18:44:21
当使用TensorFlow的tf.data.experimental.sample_from_datasets对两个非常不平衡的数据集进行同样的采样时，我最终会得到一个DirectedInterleave selected an exhausted input: 0警告。基于这个GitHub问题，当sample_from_datasets中的一个数据集已经耗尽了示例，并且需要对已经看到的示例进行采样时，就会出现这种情况。
那么，耗尽的数据集是否仍然产生样本(从而保持所需的均衡培训比率)，还是数据集没有采样，从而使培训再次变得不平衡？如果是后者，是否有一种方法可以用sample_from_datasets生成所需的均衡训练比率？
注:正在使用TensorFlow 2 Beta。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-07-31 06:08:38
较小的数据集不会重复--一旦用完，其余的数据集将来自仍然有示例的较大数据集。
您可以通过这样的操作来验证这种行为：
def data1():
for i in range(5):
yield "data1-{}".format(i)
def data2():
for i in range(10000):
yield "data2-{}".format(i)
ds1 = tf.data.Dataset.from_generator(data1, tf.string)
ds2 = tf.data.Dataset.from_generator(data2, tf.string)
sampled_ds = tf.data.experimental.sample_from_datasets([ds2, ds1], seed=1)然后，如果我们在sampled_ds上迭代，我们会发现，一旦data1耗尽，就不会产生来自它的任何样本：
tf.Tensor(b'data1-0', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-0', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-1', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-2', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-3', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-4', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data1-1', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data1-2', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data1-3', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-5', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data1-4', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-6', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-7', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-8', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-9', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-10', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-11', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'data2-12', shape=(), dtype=string)
...
---[no more 'data1-x' examples]--
...当然，您可以让data1重复这样的内容：
sampled_ds = tf.data.experimental.sample_from_datasets([ds2, ds1.repeat()], seed=1)但是，从评论中可以看出，您已经意识到了这一点，并且它不适用于您的场景。
如果是后者，是否有一种方法可以用sample_from_datasets来产生所需的均衡训练比率？
那么，如果您有两个不同长度的数据集，并且从那时开始平均抽样，那么您似乎只有两个选择：
- 重复较小的数据集
n时间(其中n ≃ len(ds2)/len(ds1)) - 在较小的数据集耗尽后停止采样。
要实现第一个目标，您可以使用ds1.repeat(n)。
要实现第二个目标，您可以使用ds2.take(m) where m=len(ds1)。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/57278214
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