Могу ли я передать сторонние входные данные в Apache Beam PTransforms?

Я предварительно обрабатываю данные для TensorFlow с помощью Apache Beam. Я хотел бы выбрать количество осколков TFRecord на основе количества примеров в моем наборе данных. Соответствующий раздел кода:

EXAMPLES_PER_SHARD = 5.0
num_tfexamples = tfexample_strs | "count tf examples" >> beam.combiners.Count.Globally()
num_shards = num_tfexamples | ("compute number of shards" >>
                               beam.Map(lambda num_examples: int(math.ceil(num_examples / EXAMPLES_PER_SHARD))))
_ = tfexample_strs | ("output to tfrecords" >>
                      beam.io.WriteToTFRecord(OUTPUT_DIR, num_shards=beam.pvalue.AsSingleton(num_shards)))

Это не удается с трассировкой стека:

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/apache_beam/io/iobase.py", line 1011, in start_bundle
    self.counter = random.randint(0, self.count - 1)
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'AsSingleton' and 'int' [while running 'output VALIDATION to tfrecords/Write/WriteImpl/ParDo(_RoundRobinKeyFn)']

Я вижу эту строку в определении класса PTransform

# By default, transforms don't have any side inputs.
side_inputs = ()

Можно ли передать побочный ввод в PTransforms? Спасибо за помощь


apache-beam tensorflow google-cloud-dataflow
person johnmcs    schedule 07.03.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

WriteToTFRecord не поддерживает использование бокового ввода для num_shards. По идее ничто не мешает это сделать (и в Java SDK это возможно), просто в Python SDK это не реализовано. Не стесняйтесь подавать JIRA.

person jkff    schedule 08.03.2018