Да бисте учитали ТенсорФлов скупове података у Гоогле Цолаборатори, можете да пратите кораке наведене у наставку. ТенсорФлов скупови података је колекција скупова података спремних за употребу са ТенсорФлов-ом. Пружа широк избор скупова података, што га чини погодним за задатке машинског учења. Гоогле Цолаборатори, такође познат као Цолаб, је бесплатна услуга у облаку коју обезбеђује Гоогле и која омогућава корисницима да пишу и извршавају Питхон код у претраживачу, са приступом ГПУ-овима.
Прво, морате да инсталирате ТенсорФлов Датасетс у своје Цолаб окружење. То можете да урадите тако што ћете покренути следећу команду у ћелији кода у оквиру ваше Цолаб бележнице:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Ова команда инсталира библиотеку ТенсорФлов Датасетс у ваше Цолаб окружење, омогућавајући вам да приступите скуповима података које нуди.
Затим можете учитати скуп података из ТенсорФлов скупова података користећи следећи Питхон исечак кода:
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
У коду изнад, замените `'датасет_наме'` именом скупа података који желите да учитате. Листу доступних скупова података можете пронаћи тако што ћете прегледати веб локацију ТенсорФлов Датасетс или користећи функцију `тфдс.лист_буилдерс()` у вашој Цолаб бележници.
Параметар `сплит` одређује који део скупа података треба учитати (нпр. `'траин'`, `'тест'`, `'валидатион'`). Подешавање „ас_супервисед=Труе“ учитава скуп података у формату тупле „(унос, ознака)“, који се обично користи у задацима машинског учења.
Након учитавања скупа података, можете итерирати кроз њега да бисте приступили појединачним примерима за даљу обраду. У зависности од скупа података, можда ћете морати да предобрадите податке, примените трансформације или их поделите на скупове за обуку и тестирање.
Важно је напоменути да неки скупови података могу захтевати додатне кораке претходне обраде или специфичне конфигурације. Погледајте документацију ТенсорФлов скупова података за детаљне информације о сваком скупу података и како да ефикасно радите са њима.
Пратећи ове кораке, можете лако да учитате ТенсорФлов скупове података у Гоогле Цолаборатори и почнете да радите на пројектима машинског учења користећи богату колекцију доступних скупова података.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг