일부 TFX 구성 요소는 스키마라는 입력 데이터에 대한 설명을 사용합니다. 스키마는 schema.proto의 인스턴스입니다. 특성 값에 대한 데이터 유형, 특성이 모든 예에 있어야 하는지 여부, 허용된 값 범위 및 기타 속성을 지정할 수 있습니다. SchemaGen 파이프라인 구성 요소는 훈련 데이터에서 유형, 범주 및 범위를 추론하여 스키마를 자동으로 생성합니다.
- 입력: StatisticsGen 구성 요소의 통계
- 출력: 데이터 스키마 proto
다음은 스키마 proto에서 발췌한 것입니다.
...
feature {
name: "age"
value_count {
min: 1
max: 1
}
type: FLOAT
presence {
min_fraction: 1
min_count: 1
}
}
feature {
name: "capital-gain"
value_count {
min: 1
max: 1
}
type: FLOAT
presence {
min_fraction: 1
min_count: 1
}
}
...
다음 TFX 라이브러리는 스키마를 사용합니다.
- TensorFlow 데이터 검증
- TensorFlow 변환
- TensorFlow 모델 분석
일반적인 TFX 파이프라인에서 SchemaGen은 다른 파이프라인 구성 요소에서 사용되는 스키마를 생성합니다.
참고: 자동 생성된 스키마는 최상의 결과이며 데이터의 기본 속성만 추론하려고 합니다. 개발자는 필요에 따라 검토하고 수정해야 합니다.
SchemaGen과 TensorFlow 데이터 검증
SchemaGen은 스키마 추론을 위해 TensorFlow 데이터 검증을 광범위하게 사용합니다.
SchemaGen 구성 요소 사용하기
SchemaGen 파이프라인 구성 요소는 일반적으로 배포가 매우 쉽고 사용자 정의가 거의 필요하지 않습니다. 일반적인 코드는 다음과 같습니다.
from tfx import components
...
infer_schema = components.SchemaGen(
statistics=compute_training_stats.outputs['statistics'])