python - 如何使用 TensorFlow 数据集获取 Omniglot 数据对

Question

我正在使用具有结构的omniglot数据集

 Omniglot
    ||______
    |       |
 class_0 class_1    ...           class_N
    |       |_______...______________|
    |              |                 |
class_0 examples  class_1 examples  class_n examples

我正在尝试使用 tensorflow 数据集来获取示例对，如果它们来自相同的示例文件夹，则将它们标记为 0；如果它们来自不同的示例文件夹，则将它们标记为 1。

当我执行时'''omn​​i_train = tfds.load(name="omniglot", split=tfds.Split.TRAIN)omn​​i_example，=omni_train.take(1)'''

我得到输出

<TakeDataset shapes: {image: (105, 105, 3), alphabet: (), alphabet_char_id: (), label: ()}, types: {image: tf.uint8, alphabet: tf.int64, alphabet_char_id: tf.int64, label: tf.int64}>

我明白了，但是我可以修改它，以便它生成随机对吗？

它有字母表和alphabet_char_id，这意味着它可能是一个简单的映射，只要字母表和字母表字符id匹配对，那么标签就是0或1，而不是集合中的第n个字符目前是。

我的目标是通过我已经编写的暹罗神经网络传递该对和标签。

Answer 1

我只是将它转储到 numpy 中，然后基于它编写一个生成器，希望这个要点能以某种方式有所帮助。 https://gist.github.com/chychen/c8249b38cce94ae6a641260b81b23f78