TFDV Tensorflow Data Validation: как я могу сохранить / загрузить схему protobuf в / из файла

Question

TFDV генерирует схему в виде буфера протокола схемы.Однако, похоже, что нет вспомогательной функции для записи / чтения схемы в / из файла.

schema = tfdv.infer_schema(stats)

Как я могу сохранить / загрузить ее?

Answer 1

Если вы будете использовать его с Tensorflow Transform , тогда я бы предложил следующие функции:

import tensorflow_data_validation as tfdv
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from tensorflow_transform.tf_metadata import metadata_io

# Define file path
file_io.recursive_create_dir(OUTPUT_DIR)
schema_file = os.path.join(OUTPUT_DIR, 'schema.pbtxt')

# Write schema
tfdv.write_schema_text(schema, schema_file)

# Read schema with tfdv
schema = tfdv.load_schema_text(schema_file)

# Read schema with tensorflow_transform
schema = metadata_io.read_metadata(OUTPUT_DIR)

Вывод понятен человеку - аналогично JSON.Но если вы предпочитаете сохранить его в простом формате JSON , тогда вы можете использовать следующее:

from google.protobuf import json_format
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from tensorflow_metadata.proto.v0 import schema_pb2

def write_schema(schema, output_path):
    schema_text = json_format.MessageToJson(schema)
    file_io.write_string_to_file(output_path, schema_text)

def load_schema(input_path):
    schema_text = file_io.read_file_to_string(input_path)
    schema = json_format.Parse(schema_text, schema_pb2.Schema())
    return schema   

или если вам не нужно, чтобы он был в удобочитаемом формате, вы можетеиспользуйте SerializeToString () и ParseFromString (data) для де / сериализации, как описано здесь .

Answer 2

tenorsflow_data_validation сама предоставляет вам утилиты для этого:

from tensorflow_data_validation.utils.schema_util import write_schema_text, load_schema_text
write_schema_text(schema, "./my_schema")
schema = load_schema_text("./my_schema")

Answer 3

Вы можете использовать следующие методы для записи / загрузки схемы в / из файла.

from google.protobuf import text_format
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from tensorflow_metadata.proto.v0 import schema_pb2

def write_schema(schema, output_path):
  schema_text = text_format.MessageToString(schema)
  file_io.write_string_to_file(output_path, schema_text)

def load_schema(input_path):
  schema = schema_pb2.Schema()
  schema_text = file_io.read_file_to_string(input_path)
  text_format.Parse(schema_text, schema)
  return schema