Да, TFX также можно использовать для конвейеров с изображениями.
В частности, в частях, связанных с предварительной обработкой данных, насколько мне известно, в Tensorflow Transform нет встроенных функций.
Но Преобразования могут быть сделаны с помощью Tensorflow Ops.Например, увеличение изображения может быть выполнено с использованием tf.image и т. Д.
Пример кода для преобразования изображений, т. Е. Преобразования изображения из цветовой шкалы в шкалу серого путем деления значения каждого пикселя на 255с использованием Tensorflow Transform показано ниже:
def preprocessing_fn(inputs):
"""Preprocess input columns into transformed columns."""
# Since we are modifying some features and leaving others unchanged, we
# start by setting `outputs` to a copy of `inputs.
outputs = inputs.copy()
# Convert the Image from Color to Grey Scale.
# NUMERIC_FEATURE_KEYS is the names of Columns of Values of Pixels
for key in NUMERIC_FEATURE_KEYS:
outputs[key] = tf.divide(outputs[key], 255)
outputs[LABEL_KEY] = outputs[LABEL_KEY]
return outputs