Upang i-load ang TensorFlow Datasets sa Google Colaboratory, maaari mong sundin ang mga hakbang na nakabalangkas sa ibaba. Ang TensorFlow Datasets ay isang koleksyon ng mga dataset na handa nang gamitin sa TensorFlow. Nagbibigay ito ng malawak na pagkakaiba-iba ng mga dataset, na ginagawang maginhawa para sa mga gawain sa machine learning. Ang Google Colaboratory, na kilala rin bilang Colab, ay isang libreng serbisyo sa cloud na ibinigay ng Google na nagbibigay-daan sa mga user na magsulat at magsagawa ng Python code sa isang browser, na may access sa mga GPU.
Una, kailangan mong i-install ang TensorFlow Datasets sa iyong Colab environment. Magagawa mo ito sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng sumusunod na command sa isang code cell sa loob ng iyong Colab notebook:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Ini-install ng command na ito ang library ng TensorFlow Datasets sa iyong kapaligiran sa Colab, na nagbibigay-daan sa iyong ma-access ang mga dataset na inaalok nito.
Susunod, maaari kang mag-load ng dataset mula sa TensorFlow Datasets gamit ang sumusunod na Python code snippet:
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
Sa code sa itaas, palitan ang `'dataset_name'` ng pangalan ng dataset na gusto mong i-load. Makakahanap ka ng listahan ng mga available na dataset sa pamamagitan ng pag-browse sa website ng TensorFlow Datasets o sa pamamagitan ng paggamit ng function na `tfds.list_builders()` sa iyong Colab notebook.
Tinutukoy ng parameter na `split` kung aling hati ng dataset ang ilo-load (hal., `'train'`, `'test'`, `'validation'`). Nilo-load ng setting na `as_supervised=True` ang dataset sa isang tuple `(input, label)` na format, na karaniwang ginagamit sa mga gawain sa machine learning.
Pagkatapos i-load ang dataset, maaari mong ulitin ito upang ma-access ang mga indibidwal na halimbawa para sa karagdagang pagproseso. Depende sa dataset, maaaring kailanganin mong paunang iproseso ang data, ilapat ang mga pagbabago, o hatiin ito sa mga set ng pagsasanay at pagsubok.
Mahalagang tandaan na ang ilang mga dataset ay maaaring mangailangan ng mga karagdagang hakbang sa preprocessing o mga partikular na configuration. Sumangguni sa dokumentasyon ng TensorFlow Datasets para sa detalyadong impormasyon sa bawat dataset at kung paano epektibong magtrabaho sa kanila.
Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, madali mong mai-load ang TensorFlow Datasets sa Google Colaboratory at magsimulang magtrabaho sa iyong mga proyekto sa machine learning gamit ang maraming koleksyon ng mga dataset na available.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning