Voit ladata TensorFlow-tietojoukot Google Colaboratoryssa noudattamalla alla olevia ohjeita. TensorFlow Datasets on kokoelma tietojoukkoja, jotka ovat valmiita käytettäväksi TensorFlown kanssa. Se tarjoaa laajan valikoiman tietojoukkoja, mikä tekee siitä kätevän koneoppimistehtävissä. Google Colaboratory, joka tunnetaan myös nimellä Colab, on Googlen tarjoama ilmainen pilvipalvelu, jonka avulla käyttäjät voivat kirjoittaa ja suorittaa Python-koodia selaimessa ja käyttää GPU:ita.
Ensinnäkin sinun on asennettava TensorFlow Datasets Colab-ympäristöösi. Voit tehdä tämän suorittamalla seuraavan komennon Colab-muistikirjan koodisolussa:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Tämä komento asentaa TensorFlow Datasets -kirjaston Colab-ympäristöösi, jolloin voit käyttää sen tarjoamia tietojoukkoja.
Seuraavaksi voit ladata tietojoukon TensorFlow Datasetsista käyttämällä seuraavaa Python-koodinpätkää:
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
Korvaa yllä olevassa koodissa "dataset_name" sen tietojoukon nimellä, jonka haluat ladata. Löydät luettelon käytettävissä olevista tietojoukoista selaamalla TensorFlow Datasets -verkkosivustoa tai käyttämällä `tfds.list_builders()-toimintoa Colab-muistikirjassasi.
Parametri "split" määrittää, mikä tietojoukon jako ladataan (esim. "koulutus", "testi", "validointi"). Asetus "as_supervised=True" lataa tietojoukon monikkomuodossa "(syöte, otsikko)", jota käytetään yleisesti koneoppimistehtävissä.
Tietojoukon lataamisen jälkeen voit iteroida sen läpi saadaksesi yksittäisiä esimerkkejä jatkokäsittelyä varten. Tietojoukosta riippuen saatat joutua esikäsittelemään tiedot, käyttämään muunnoksia tai jakamaan ne koulutus- ja testausjoukkoon.
On tärkeää huomata, että jotkin tietojoukot voivat vaatia ylimääräisiä esikäsittelyvaiheita tai erityisiä määrityksiä. Katso TensorFlow Datasets -dokumentaatiosta yksityiskohtaiset tiedot kustakin datajoukosta ja niiden tehokkaasta työstämisestä.
Seuraamalla näitä vaiheita voit ladata TensorFlow-tietojoukot helposti Google Colaboratoryssa ja aloittaa koneoppimisprojektien parissa käytettävissä olevan runsaan tietojoukkokokoelman avulla.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä