For å laste TensorFlow-datasett i Google Collaboratory kan du følge trinnene som er skissert nedenfor. TensorFlow Datasets er en samling av datasett klare til bruk med TensorFlow. Det gir et bredt utvalg av datasett, noe som gjør det praktisk for maskinlæringsoppgaver. Google Colaboratory, også kjent som Colab, er en gratis skytjeneste levert av Google som lar brukere skrive og kjøre Python-kode i en nettleser, med tilgang til GPUer.
For det første må du installere TensorFlow-datasett i ditt Colab-miljø. Du kan gjøre dette ved å kjøre følgende kommando i en kodecelle i Colab-notisboken:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Denne kommandoen installerer TensorFlow Dataset-biblioteket i ditt Colab-miljø, slik at du får tilgang til datasettene den tilbyr.
Deretter kan du laste et datasett fra TensorFlow-datasett ved å bruke følgende Python-kodebit:
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
I koden ovenfor erstatter du `'datasettnavn'` med navnet på datasettet du vil laste. Du kan finne en liste over tilgjengelige datasett ved å bla gjennom TensorFlow Datasets-nettstedet eller ved å bruke `tfds.list_builders()`-funksjonen i Colab-notisboken.
Parameteren `split` spesifiserer hvilken del av datasettet som skal lastes (f.eks. `'train'`, `'test'`, `'validering'`). Innstilling av `as_supervised=True` laster datasettet i et tuppel `(input, label)`-format, som vanligvis brukes i maskinlæringsoppgaver.
Etter å ha lastet inn datasettet, kan du iterere gjennom det for å få tilgang til individuelle eksempler for videre behandling. Avhengig av datasettet kan det hende du må forhåndsbehandle dataene, bruke transformasjoner eller dele dem opp i trenings- og testsett.
Det er viktig å merke seg at enkelte datasett kan kreve ytterligere forbehandlingstrinn eller spesifikke konfigurasjoner. Se dokumentasjonen for TensorFlow-datasett for detaljert informasjon om hvert datasett og hvordan du kan arbeide effektivt med dem.
Ved å følge disse trinnene kan du enkelt laste inn TensorFlow-datasett i Google Colaboratory og begynne å jobbe med maskinlæringsprosjektene dine ved å bruke den rike samlingen av datasett som er tilgjengelig.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning