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5d38628c
编写于
6月 28, 2022
作者:
Y
Yeqing Li
提交者:
A. Unique TensorFlower
6月 28, 2022
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Internal change
PiperOrigin-RevId: 457890217
上级
cfcbb6cb
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2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
8 addition
and
3 deletion
+8
-3
official/projects/yt8m/configs/yt8m.py
official/projects/yt8m/configs/yt8m.py
+3
-0
official/projects/yt8m/dataloaders/yt8m_input.py
official/projects/yt8m/dataloaders/yt8m_input.py
+5
-3
未找到文件。
official/projects/yt8m/configs/yt8m.py
浏览文件 @
5d38628c
...
...
@@ -88,6 +88,7 @@ class DataConfig(cfg.DataConfig):
def
yt8m
(
is_training
):
"""YT8M dataset configs."""
# pylint: disable=unexpected-keyword-arg
return
DataConfig
(
num_frames
=
30
,
temporal_stride
=
1
,
...
...
@@ -95,8 +96,10 @@ def yt8m(is_training):
segment_size
=
5
,
is_training
=
is_training
,
split
=
'train'
if
is_training
else
'valid'
,
drop_remainder
=
is_training
,
# pytype: disable=wrong-keyword-args
num_examples
=
YT8M_TRAIN_EXAMPLES
if
is_training
else
YT8M_VAL_EXAMPLES
,
input_path
=
YT8M_TRAIN_PATH
if
is_training
else
YT8M_VAL_PATH
)
# pylint: enable=unexpected-keyword-arg
@
dataclasses
.
dataclass
...
...
official/projects/yt8m/dataloaders/yt8m_input.py
浏览文件 @
5d38628c
...
...
@@ -22,7 +22,6 @@
back into a range between min_quantized_value and max_quantized_value.
link for details: https://research.google.com/youtube8m/download.html
"""
from
typing
import
Dict
import
tensorflow
as
tf
...
...
@@ -424,6 +423,7 @@ class PostBatchProcessor():
[
-
1
,
self
.
num_classes
])
else
:
# NOTE(b/237445211): Must provide axis argument to tf.squeeze.
video_matrix
=
tf
.
squeeze
(
video_matrix
,
axis
=
1
)
labels
=
tf
.
squeeze
(
labels
,
axis
=
1
)
...
...
@@ -449,13 +449,15 @@ class TransformBatcher():
self
.
_global_batch_size
=
input_params
.
global_batch_size
self
.
_is_training
=
input_params
.
is_training
self
.
_include_video_id
=
input_params
.
include_video_id
self
.
_drop_remainder
=
input_params
.
drop_remainder
def
batch_fn
(
self
,
dataset
,
input_context
):
"""Add padding when segment_labels is true."""
per_replica_batch_size
=
input_context
.
get_per_replica_batch_size
(
self
.
_global_batch_size
)
if
input_context
else
self
.
_global_batch_size
if
not
self
.
_segment_labels
:
dataset
=
dataset
.
batch
(
per_replica_batch_size
,
drop_remainder
=
True
)
dataset
=
dataset
.
batch
(
per_replica_batch_size
,
drop_remainder
=
self
.
_drop_remainder
)
else
:
# add padding
pad_shapes
=
{
...
...
@@ -476,6 +478,6 @@ class TransformBatcher():
dataset
=
dataset
.
padded_batch
(
per_replica_batch_size
,
padded_shapes
=
pad_shapes
,
drop_remainder
=
True
,
drop_remainder
=
self
.
_drop_remainder
,
padding_values
=
pad_values
)
return
dataset
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