Da biste učitali TensorFlow skupove podataka u Google Colaboratory, možete slijediti dolje navedene korake. TensorFlow Datasets je kolekcija skupova podataka spremnih za korištenje sa TensorFlow. Pruža širok izbor skupova podataka, što ga čini pogodnim za zadatke mašinskog učenja. Google Colaboratory, također poznat kao Colab, je besplatna usluga u oblaku koju pruža Google koja omogućava korisnicima da pišu i izvršavaju Python kod u pretraživaču, uz pristup GPU-ima.
Prvo, morate instalirati TensorFlow Datasets u svoje Colab okruženje. To možete učiniti tako što ćete pokrenuti sljedeću naredbu u ćeliji koda unutar vaše Colab bilježnice:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Ova komanda instalira biblioteku TensorFlow Datasets u vaše Colab okruženje, omogućavajući vam pristup skupovima podataka koje nudi.
Zatim možete učitati skup podataka iz TensorFlow skupova podataka koristeći sljedeći isječak Python koda:
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
U kodu iznad, zamijenite `'dataset_name'` imenom skupa podataka koji želite učitati. Listu dostupnih skupova podataka možete pronaći tako što ćete pregledati TensorFlow Datasets web stranicu ili pomoću funkcije `tfds.list_builders()` u vašoj Colab bilježnici.
Parametar `split` specificira koji split skupa podataka treba učitati (npr. `'train'`, `'test', `'validation'`). Postavka `as_supervised=True` učitava skup podataka u formatu tuple `(input, label)`, koji se obično koristi u zadacima mašinskog učenja.
Nakon učitavanja skupa podataka, možete ga ponavljati da biste pristupili pojedinačnim primjerima za dalju obradu. Ovisno o skupu podataka, možda ćete morati unaprijed obraditi podatke, primijeniti transformacije ili ih podijeliti na skupove za obuku i testiranje.
Važno je napomenuti da neki skupovi podataka mogu zahtijevati dodatne korake prethodne obrade ili specifične konfiguracije. Pogledajte dokumentaciju TensorFlow Datasets za detaljne informacije o svakom skupu podataka i kako efikasno raditi s njima.
Prateći ove korake, možete lako učitati TensorFlow skupove podataka u Google Colaboratory i početi raditi na svojim projektima mašinskog učenja koristeći bogatu kolekciju dostupnih skupova podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning