Lai pakalpojumā Google Colaboratory ielādētu TensorFlow datu kopas, varat veikt tālāk norādītās darbības. TensorFlow datu kopas ir datu kopu kolekcija, kas ir gatava lietošanai ar TensorFlow. Tas nodrošina plašu datu kopu klāstu, padarot to ērtu mašīnmācīšanās uzdevumu veikšanai. Google Colaboratory, kas pazīstams arī kā Colab, ir Google nodrošināts bezmaksas mākoņpakalpojums, kas ļauj lietotājiem rakstīt un izpildīt Python kodu pārlūkprogrammā ar piekļuvi GPU.
Pirmkārt, jums ir jāinstalē TensorFlow datu kopas savā Colab vidē. To var izdarīt, Colab piezīmju grāmatiņas koda šūnā izpildot tālāk norādīto komandu.
python !pip install -q tensorflow-datasets
Šī komanda instalē TensorFlow datu kopu bibliotēku jūsu Colab vidē, ļaujot piekļūt tās piedāvātajām datu kopām.
Pēc tam varat ielādēt datu kopu no TensorFlow datu kopām, izmantojot šo Python koda fragmentu:
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
Iepriekš minētajā kodā aizstājiet “datu kopas_nosaukums” ar tās datu kopas nosaukumu, kuru vēlaties ielādēt. Pieejamo datu kopu sarakstu varat atrast, pārlūkojot TensorFlow Datasets vietni vai izmantojot funkciju `tfds.list_builders() savā Colab piezīmju grāmatiņā.
Parametrs “split” norāda, kurš datu kopas sadalījums jāielādē (piemēram, “vilciens”, “pārbaude”, “validācija”). Iestatījums `as_supervised=True' ielādē datu kopu korektora (ievades, etiķetes) formātā, ko parasti izmanto mašīnmācīšanās uzdevumos.
Pēc datu kopas ielādes varat to atkārtot, lai piekļūtu atsevišķiem piemēriem turpmākai apstrādei. Atkarībā no datu kopas, iespējams, būs nepieciešams iepriekš apstrādāt datus, lietot transformācijas vai sadalīt tos apmācības un testēšanas kopās.
Ir svarīgi ņemt vērā, ka dažām datu kopām var būt nepieciešamas papildu pirmapstrādes darbības vai īpašas konfigurācijas. Detalizētu informāciju par katru datu kopu un to, kā ar tām efektīvi strādāt, skatiet TensorFlow Datasets dokumentācijā.
Veicot šīs darbības, varat viegli ielādēt TensorFlow datu kopas pakalpojumā Google Colaboratory un sākt strādāt pie saviem mašīnmācīšanās projektiem, izmantojot bagātīgo pieejamo datu kopu kolekciju.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning