TensorFlow andmekogumite laadimiseks Google Colaboratory'is saate järgida alltoodud samme. TensorFlow Datasets on andmekogumite kogum, mis on TensorFlowga kasutamiseks valmis. See pakub laias valikus andmekogumeid, mis muudab selle masinõppe ülesannete jaoks mugavaks. Google Colaboratory, tuntud ka kui Colab, on Google'i tasuta pilveteenus, mis võimaldab kasutajatel kirjutada ja käivitada brauseris Pythoni koodi, millel on juurdepääs GPU-dele.
Esiteks peate oma Colabi keskkonda installima TensorFlow Datasets. Saate seda teha, käivitades Colabi märkmiku koodilahtris järgmise käsu:
python !pip install -q tensorflow-datasets
See käsk installib teie Colabi keskkonda TensorFlow Datasets teegi, mis võimaldab teil pääseda juurde selle pakutavatele andmekogumitele.
Järgmisena saate laadida andmestiku TensorFlow andmekogumitest, kasutades järgmist Pythoni koodilõiku:
python import tensorflow_datasets as tfds # Load the dataset dataset = tfds.load('dataset_name', split='train', as_supervised=True) # Iterate through the dataset for example in dataset: # Process the example pass
Asendage ülalolevas koodis "andmestiku_nimi" selle andmestiku nimega, mida soovite laadida. Saadaolevate andmekogumite loendi leiate, sirvides TensorFlow Datasetsi veebisaiti või kasutades oma Colabi märkmiku funktsiooni `tfds.list_builders().
Parameeter „split” määrab, milline andmestiku jaotus laadida (nt „koolitus”, „testimine”, „valideerimine”). Seadistamisel „as_supervised=True” laaditakse andmestik korteeži (sisend, silt) vormingus, mida kasutatakse tavaliselt masinõppeülesannetes.
Pärast andmestiku laadimist saate seda korrata, et pääseda juurde üksikutele näidetele edasiseks töötlemiseks. Olenevalt andmekogumist peate võib-olla andmeid eeltöötlema, teisendusi rakendama või jagama koolitus- ja testimiskomplektideks.
Oluline on märkida, et mõned andmekogumid võivad vajada täiendavaid eeltöötlusetappe või spetsiifilisi konfiguratsioone. Iga andmekogumi ja nendega tõhusa töötamise kohta leiate üksikasjalikku teavet TensorFlow Datasetsi dokumentatsioonist.
Järgides neid samme, saate hõlpsasti laadida TensorFlow andmestikke Google Colaboratory'is ja alustada tööd oma masinõppeprojektidega, kasutades rikkalikku saadaolevate andmekogumite kogu.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning