Per carregar conjunts de dades de TensorFlow a Google Colaboratory, podeu seguir els passos que s'indiquen a continuació. TensorFlow Datasets és una col·lecció de conjunts de dades llestos per utilitzar amb TensorFlow. Proporciona una gran varietat de conjunts de dades, cosa que la fa convenient per a tasques d'aprenentatge automàtic. Google Colaboratory, també conegut com Colab, és un servei gratuït al núvol proporcionat per Google que permet als usuaris escriure i executar codi Python en un navegador, amb accés a GPU.
En primer lloc, heu d'instal·lar TensorFlow Datasets al vostre entorn Colab. Podeu fer-ho executant l'ordre següent en una cel·la de codi del vostre quadern Colab:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Aquesta ordre instal·la la biblioteca TensorFlow Datasets al vostre entorn Colab, la qual cosa us permet accedir als conjunts de dades que ofereix.
A continuació, podeu carregar un conjunt de dades des de TensorFlow Datasets mitjançant el següent fragment de codi de 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
Al codi anterior, substituïu "dataset_name" pel nom del conjunt de dades que voleu carregar. Podeu trobar una llista de conjunts de dades disponibles navegant pel lloc web de TensorFlow Datasets o utilitzant la funció `tfds.list_builders()` al vostre quadern Colab.
El paràmetre `split` especifica quina divisió del conjunt de dades s'ha de carregar (per exemple, `'train'`, `'test'`, `'validation'`). La configuració `as_supervised=True` carrega el conjunt de dades en un format de tupla `(entrada, etiqueta)`, que s'utilitza habitualment en tasques d'aprenentatge automàtic.
Després de carregar el conjunt de dades, podeu recórrer-lo per accedir a exemples individuals per a un processament posterior. En funció del conjunt de dades, és possible que hàgiu de preprocessar les dades, aplicar transformacions o dividir-les en conjunts d'entrenament i de prova.
És important tenir en compte que alguns conjunts de dades poden requerir passos de preprocessament addicionals o configuracions específiques. Consulteu la documentació de TensorFlow Datasets per obtenir informació detallada sobre cada conjunt de dades i com treballar-hi de manera eficaç.
Seguint aquests passos, podeu carregar fàcilment els conjunts de dades de TensorFlow a Google Colaboratory i començar a treballar en els vostres projectes d'aprenentatge automàtic mitjançant la rica col·lecció de conjunts de dades disponibles.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning