Norėdami įkelti „TensorFlow“ duomenų rinkinius „Google Colaboratory“, galite atlikti toliau nurodytus veiksmus. TensorFlow Datasets yra duomenų rinkinių rinkinys, paruoštas naudoti su TensorFlow. Jame pateikiama daug įvairių duomenų rinkinių, todėl patogu atlikti mašininio mokymosi užduotis. „Google Colaboratory“, dar žinoma kaip „Colab“, yra nemokama „Google“ teikiama debesies paslauga, leidžianti vartotojams rašyti ir vykdyti „Python“ kodą naršyklėje su prieiga prie GPU.
Pirmiausia turite įdiegti „TensorFlow Datasets“ savo „Colab“ aplinkoje. Tai galite padaryti paleisdami šią komandą „Colab“ bloknoto kodo langelyje:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Ši komanda įdiegia „TensorFlow Datasets“ biblioteką „Colab“ aplinkoje, kad galėtumėte pasiekti jos siūlomus duomenų rinkinius.
Tada galite įkelti duomenų rinkinį iš TensorFlow duomenų rinkinių naudodami šį Python kodo fragmentą:
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
Anksčiau pateiktame kode pakeiskite „duomenų rinkinio_pavadinimas“ duomenų rinkinio, kurį norite įkelti, pavadinimu. Galimų duomenų rinkinių sąrašą galite rasti naršydami „TensorFlow Datasets“ svetainėje arba naudodami „Colab“ bloknoto funkciją „tfds.list_builders()“.
Parametras „split“ nurodo, kurį duomenų rinkinio skaidinį įkelti (pvz., „traukinys“, „bandymas“, „patvirtinimas“). Nustačius „as_supervised=True“, duomenų rinkinys įkeliamas eilės „(įvestis, etiketė)“ formatu, kuris dažniausiai naudojamas atliekant mašininio mokymosi užduotis.
Įkėlę duomenų rinkinį galite jį kartoti, kad pasiektumėte atskirus pavyzdžius tolesniam apdorojimui. Atsižvelgiant į duomenų rinkinį, gali tekti iš anksto apdoroti duomenis, taikyti transformacijas arba padalinti juos į mokymo ir testavimo rinkinius.
Svarbu pažymėti, kad kai kuriems duomenų rinkiniams gali prireikti papildomų išankstinio apdorojimo veiksmų arba konfigūracijos. Išsamios informacijos apie kiekvieną duomenų rinkinį ir efektyvaus darbo su jais informaciją rasite TensorFlow Datasets dokumentacijoje.
Atlikdami šiuos veiksmus, galite lengvai įkelti „TensorFlow“ duomenų rinkinius „Google Colaboratory“ ir pradėti dirbti su mašininio mokymosi projektais, naudodami gausią turimų duomenų rinkinių rinkinį.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning