Če želite naložiti nabore podatkov TensorFlow v Google Colaboratory, lahko sledite spodnjim korakom. TensorFlow Datasets je zbirka podatkovnih nizov, pripravljenih za uporabo s TensorFlow. Ponuja široko paleto naborov podatkov, zaradi česar je primeren za naloge strojnega učenja. Google Colaboratory, znan tudi kot Colab, je brezplačna storitev v oblaku, ki jo ponuja Google in uporabnikom omogoča pisanje in izvajanje kode Python v brskalniku z dostopom do grafičnih procesorjev.
Najprej morate namestiti TensorFlow Datasets v svoje okolje Colab. To lahko storite tako, da zaženete naslednji ukaz v kodni celici v zvezku Colab:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Ta ukaz namesti knjižnico TensorFlow Datasets v vaše okolje Colab, kar vam omogoča dostop do podatkovnih nizov, ki jih ponuja.
Nato lahko naložite nabor podatkov iz naborov podatkov TensorFlow z uporabo naslednjega izrezka kode 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
V zgornji kodi zamenjajte `'dataset_name'` z imenom nabora podatkov, ki ga želite naložiti. Seznam razpoložljivih naborov podatkov najdete tako, da brskate po spletnem mestu TensorFlow Datasets ali uporabite funkcijo `tfds.list_builders()` v svojem zvezku Colab.
Parameter `split` določa, kateri del nabora podatkov naj se naloži (npr. `'train'`, `'test'`, `'validation``). Če nastavite `as_supervised=True`, naložite nabor podatkov v obliki tuple `(vhod, oznaka)`, ki se običajno uporablja pri nalogah strojnega učenja.
Ko naložite nabor podatkov, ga lahko ponavljate in dostopate do posameznih primerov za nadaljnjo obdelavo. Odvisno od nabora podatkov boste morda morali predhodno obdelati podatke, uporabiti transformacije ali jih razdeliti na nize za usposabljanje in testiranje.
Pomembno je upoštevati, da lahko nekateri nabori podatkov zahtevajo dodatne korake predhodne obdelave ali posebne konfiguracije. Glejte dokumentacijo o naborih podatkov TensorFlow za podrobne informacije o vsakem naboru podatkov in kako z njimi učinkovito delati.
Če sledite tem korakom, lahko enostavno naložite nabore podatkov TensorFlow v Google Colaboratory in začnete delati na svojih projektih strojnega učenja z uporabo bogate zbirke razpoložljivih naborov podatkov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning