Ak chcete načítať množiny údajov TensorFlow v službe Google Colaboratory, môžete postupovať podľa krokov uvedených nižšie. TensorFlow Datasets je zbierka dátových množín pripravených na použitie s TensorFlow. Poskytuje širokú škálu množín údajov, vďaka čomu je vhodný pre úlohy strojového učenia. Google Colaboratory, tiež známy ako Colab, je bezplatná cloudová služba poskytovaná spoločnosťou Google, ktorá umožňuje používateľom písať a spúšťať kód Python v prehliadači s prístupom k GPU.
Najprv musíte nainštalovať množiny údajov TensorFlow do prostredia Colab. Môžete to urobiť spustením nasledujúceho príkazu v bunke s kódom v zápisníku Colab:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Tento príkaz nainštaluje knižnicu množín údajov TensorFlow do vášho prostredia Colab, čo vám umožní získať prístup k množinám údajov, ktoré ponúka.
Ďalej môžete načítať množinu údajov zo množín údajov TensorFlow pomocou nasledujúceho útržku kódu Python:
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
Vo vyššie uvedenom kóde nahraďte `'názov_množiny_údajov'` názvom množiny údajov, ktorú chcete načítať. Zoznam dostupných množín údajov nájdete na webovej lokalite TensorFlow Datasets alebo pomocou funkcie `tfds.list_builders()` v zápisníku Colab.
Parameter `split` určuje, ktoré rozdelenie súboru údajov sa má načítať (napr. `'vlak'`, `'test'`, `'validácia'`). Nastavenie `as_supervised=True` načíta množinu údajov vo formáte n-tice `(vstup, štítok)`, ktorý sa bežne používa v úlohách strojového učenia.
Po načítaní súboru údajov ho môžete iterovať, aby ste sa dostali k jednotlivým príkladom na ďalšie spracovanie. V závislosti od množiny údajov možno budete musieť údaje predspracovať, použiť transformácie alebo ich rozdeliť na trénovacie a testovacie množiny.
Je dôležité poznamenať, že niektoré množiny údajov môžu vyžadovať ďalšie kroky predbežného spracovania alebo špecifické konfigurácie. Podrobné informácie o každom súbore údajov a o tom, ako s nimi efektívne pracovať, nájdete v dokumentácii k súborom údajov TensorFlow.
Podľa týchto krokov môžete jednoducho načítať množiny údajov TensorFlow v službe Google Colaboratory a začať pracovať na svojich projektoch strojového učenia pomocou bohatej zbierky dostupných množín údajov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning