برای بارگیری مجموعه دادههای TensorFlow در Google Colaboratory، میتوانید مراحل زیر را دنبال کنید. مجموعه داده های TensorFlow مجموعه ای از مجموعه های داده آماده برای استفاده با TensorFlow است. این مجموعه طیف گسترده ای از مجموعه داده ها را فراهم می کند و آن را برای وظایف یادگیری ماشینی راحت می کند. Google Colaboratory که با نام Colab نیز شناخته میشود، یک سرویس ابری رایگان است که توسط گوگل ارائه میشود و به کاربران اجازه میدهد تا کد پایتون را در مرورگر بنویسند و با دسترسی به پردازندههای گرافیکی، کد پایتون را اجرا کنند.
ابتدا باید TensorFlow Datasets را در محیط Colab خود نصب کنید. می توانید این کار را با اجرای دستور زیر در یک سلول کد در نوت بوک Colab خود انجام دهید:
python !pip install -q tensorflow-datasets
این دستور کتابخانه TensorFlow Datasets را در محیط Colab شما نصب می کند و شما را قادر می سازد به مجموعه داده هایی که ارائه می دهد دسترسی داشته باشید.
در مرحله بعد، می توانید یک مجموعه داده را از TensorFlow Datasets با استفاده از قطعه کد پایتون زیر بارگیری کنید:
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
در کد بالا، «نام مجموعه داده» را با نام مجموعه دادهای که میخواهید بارگیری کنید، جایگزین کنید. میتوانید با مرور وبسایت TensorFlow Datasets یا با استفاده از تابع «tfds.list_builders()» در نوتبوک Colab، فهرستی از مجموعههای داده موجود را بیابید.
پارامتر "split" مشخص می کند که کدام تقسیم از مجموعه داده بارگیری شود (به عنوان مثال، "train"، "Test"، "Validation"). تنظیم «as_supervised=True» مجموعه داده را در قالب «(ورودی، برچسب)» بارگیری میکند، که معمولاً در وظایف یادگیری ماشین استفاده میشود.
پس از بارگیری مجموعه داده، می توانید آن را تکرار کنید تا به نمونه های جداگانه برای پردازش بیشتر دسترسی داشته باشید. بسته به مجموعه داده، ممکن است لازم باشد داده ها را از قبل پردازش کنید، تبدیل ها را اعمال کنید یا آن ها را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید.
توجه به این نکته مهم است که برخی از مجموعه داده ها ممکن است به مراحل پیش پردازش اضافی یا تنظیمات خاصی نیاز داشته باشند. برای اطلاعات دقیق در مورد هر مجموعه داده و نحوه کارکرد موثر با آنها به مستندات TensorFlow Datasets مراجعه کنید.
با دنبال کردن این مراحل، میتوانید به راحتی مجموعه دادههای TensorFlow را در Google Colaboratory بارگیری کنید و با استفاده از مجموعه غنی از مجموعه دادههای موجود، شروع به کار بر روی پروژههای یادگیری ماشینی خود کنید.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید