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Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Versionado de conjuntos de datos

Definición

Versionar puede referirse a diferentes significados:

La versión de la API TFDS (versión pip): tfds. version
La versión del conjunto de datos público, independiente de TFDS (por ejemplo, Voc2007 , Voc2012). En TFDS, cada versión del conjunto de datos público debe implementarse como un conjunto de datos independiente:
- Ya sea a través de configuraciones del constructor : por ejemplo voc/2007 , voc/2012
- Ya sea como 2 conjuntos de datos independientes: por ejemplo, wmt13_translate , wmt14_translate
La versión del código de generación del conjunto de datos en TFDS ( my_dataset:1.0.0 ): por ejemplo, si se encuentra un error en la implementación TFDS de voc/2007 , el código de generación voc.py se actualizará ( voc/2007:1.0.0 - > voc/2007:2.0.0 ).

El resto de esta guía solo se centra en la última definición (versión del código del conjunto de datos en el repositorio TFDS).

Versiones compatibles

Como regla general:

Sólo se puede generar la última versión actual.
Se pueden leer todos los conjuntos de datos generados previamente (nota: esto requiere conjuntos de datos generados con TFDS 4+).

builder = tfds.builder('my_dataset')
builder.info.version  # Current version is: '2.0.0'

# download and load the last available version (2.0.0)
ds = tfds.load('my_dataset')

# Explicitly load a previous version (only works if
# `~/tensorflow_datasets/my_dataset/1.0.0/` already exists)
ds = tfds.load('my_dataset:1.0.0')

Semántico

Cada DatasetBuilder definido en TFDS viene con una versión, por ejemplo:

class MNIST(tfds.core.GeneratorBasedBuilder):
  VERSION = tfds.core.Version('2.0.0')
  RELEASE_NOTES = {
      '1.0.0': 'Initial release',
      '2.0.0': 'Update dead download url',
  }

La versión sigue el Versionado Semántico 2.0.0 : MAJOR.MINOR.PATCH . El propósito de la versión es poder garantizar la reproducibilidad: cargar un conjunto de datos determinado en una versión fija produce los mismos datos. Más específicamente:

Si se incrementa la versión PATCH , los datos leídos por el cliente son los mismos, aunque es posible que los datos se serialicen de manera diferente en el disco o que los metadatos hayan cambiado. Para cualquier segmento determinado, la API de segmento devuelve el mismo conjunto de registros.
Si se incrementa la versión MINOR , los datos existentes leídos por el cliente son los mismos, pero hay datos adicionales (características en cada registro). Para cualquier segmento determinado, la API de segmento devuelve el mismo conjunto de registros.
Si se incrementa la versión MAJOR , los datos existentes han cambiado y/o la API de corte no necesariamente devuelve el mismo conjunto de registros para un segmento determinado.

Cuando se realiza un cambio de código en la biblioteca TFDS y ese cambio de código afecta la forma en que el cliente serializa y/o lee un conjunto de datos, la versión del generador correspondiente se incrementa de acuerdo con las pautas anteriores.

Tenga en cuenta que la semántica anterior es el mejor esfuerzo y es posible que haya errores no detectados que afecten a un conjunto de datos mientras la versión no se incrementa. Estos errores finalmente se solucionan, pero si depende mucho del control de versiones, le recomendamos que utilice TFDS de una versión publicada (a diferencia de HEAD ).

Tenga en cuenta también que algunos conjuntos de datos tienen otro esquema de versiones independiente de la versión TFDS. Por ejemplo, el conjunto de datos Open Images tiene varias versiones y en TFDS, los constructores correspondientes son open_images_v4 , open_images_v5 , ...

Cargando una versión específica

Al cargar un conjunto de datos o un DatasetBuilder , puede especificar la versión que se utilizará. Por ejemplo:

tfds.load('imagenet2012:2.0.1')
tfds.builder('imagenet2012:2.0.1')

tfds.load('imagenet2012:2.0.0')  # Error: unsupported version.

# Resolves to 3.0.0 for now, but would resolve to 3.1.1 if when added.
tfds.load('imagenet2012:3.*.*')

Si utiliza TFDS para una publicación, le recomendamos que:

arreglar el componente MAJOR de la versión solamente ;
anunciar qué versión del conjunto de datos se utilizó en sus resultados.

Hacerlo debería facilitar que usted, sus lectores y revisores en el futuro reproduzcan sus resultados.

BUILDER_CONFIGS y versiones

Algunos conjuntos de datos definen varios BUILDER_CONFIGS . Cuando ese es el caso, version y supported_versions se definen en los propios objetos de configuración. Aparte de eso, la semántica y el uso son idénticos. Por ejemplo:

class OpenImagesV4(tfds.core.GeneratorBasedBuilder):

  BUILDER_CONFIGS = [
      OpenImagesV4Config(
          name='original',
          version=tfds.core.Version('0.2.0'),
          supported_versions=[
            tfds.core.Version('1.0.0', "Major change in data"),
          ],
          description='Images at their original resolution and quality.'),
      ...
  ]

tfds.load('open_images_v4/original:1.*.*')

Versión experimental

Es posible permitir que se generen 2 versiones al mismo tiempo. Una versión predeterminada y otra experimental. Por ejemplo:

class MNIST(tfds.core.GeneratorBasedBuilder):
  VERSION = tfds.core.Version("1.0.0")  # Default version
  SUPPORTED_VERSIONS = [
      tfds.core.Version("2.0.0"),  # Experimental version
  ]


# Download and load default version 1.0.0
builder = tfds.builder('mnist')

#  Download and load experimental version 2.0.0
builder = tfds.builder('mnist', version='experimental_latest')

En el código, debes asegurarte de admitir las 2 versiones:

class MNIST(tfds.core.GeneratorBasedBuilder):

  ...

  def _generate_examples(self, path):
    if self.info.version >= '2.0.0':
      ...
    else:
      ...