TensorFlow მონაცემთა ნაკრების Google Colaboratory-ში ჩასატვირთად შეგიძლიათ მიჰყვეთ ქვემოთ მოცემულ ნაბიჯებს. TensorFlow Datasets არის მონაცემთა ნაკრები, რომელიც მზად არის TensorFlow-თან გამოსაყენებლად. ის უზრუნველყოფს მონაცემთა ნაკრების მრავალფეროვნებას, რაც მას ხელსაყრელს ხდის მანქანური სწავლების ამოცანების შესრულებას. Google Colaboratory, ასევე ცნობილი როგორც Colab, არის Google-ის მიერ მოწოდებული უფასო ღრუბლოვანი სერვისი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაწერონ და შეასრულონ Python კოდი ბრაუზერში, GPU-ზე წვდომით.
პირველ რიგში, თქვენ უნდა დააინსტალიროთ TensorFlow Datasets თქვენს Colab გარემოში. ამის გაკეთება შეგიძლიათ შემდეგი ბრძანების გაშვებით თქვენი Colab ნოუთბუქის კოდის უჯრედში:
python !pip install -q tensorflow-datasets
ეს ბრძანება დააინსტალირებს TensorFlow Datasets ბიბლიოთეკას თქვენს Colab გარემოში, რაც საშუალებას გაძლევთ წვდომა მის მიერ შემოთავაზებულ მონაცემთა ნაკრებებზე.
შემდეგი, შეგიძლიათ ატვირთოთ მონაცემთა ნაკრები TensorFlow Datasets-დან შემდეგი Python კოდის ფრაგმენტის გამოყენებით:
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
ზემოთ მოცემულ კოდში შეცვალეთ `'dataset_name'' იმ მონაცემთა ნაკრების სახელით, რომლის ჩატვირთვაც გსურთ. თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ მონაცემთა ნაკრებების სია TensorFlow Datasets ვებსაიტის დათვალიერებით ან თქვენს Colab ბლოკნოტში არსებული `tfds.list_builders()` ფუნქციის გამოყენებით.
`split` პარამეტრი განსაზღვრავს მონაცემთა ნაკრების რომელი გაყოფა უნდა ჩაიტვირთოს (მაგ., `'train'', ''test'", `'validation'`). `as_supervised=True`-ის დაყენება იტვირთება მონაცემთა ნაკრების მრავალჯერადი `(შეყვანის, ლეიბლი)“ ფორმატში, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება მანქანური სწავლების ამოცანებში.
მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვის შემდეგ, შეგიძლიათ გაიმეოროთ მისი მეშვეობით ცალკეულ მაგალითებზე წვდომა შემდგომი დამუშავებისთვის. მონაცემთა ნაკრებიდან გამომდინარე, შეიძლება დაგჭირდეთ მონაცემების წინასწარი დამუშავება, ტრანსფორმაციების გამოყენება ან ტრენინგისა და ტესტირების ნაკრებებად დაყოფა.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ზოგიერთ მონაცემთა ნაკრებს შეიძლება დასჭირდეს წინასწარი დამუშავების დამატებითი ნაბიჯები ან კონკრეტული კონფიგურაციები. იხილეთ TensorFlow Datasets-ის დოკუმენტაცია დეტალური ინფორმაციისთვის თითოეული მონაცემთა ნაკრების შესახებ და როგორ უნდა იმუშაოთ მათთან ეფექტურად.
ამ ნაბიჯების შემდეგ, თქვენ შეგიძლიათ მარტივად ჩატვირთოთ TensorFlow მონაცემთა ნაკრები Google Colaboratory-ში და დაიწყოთ მუშაობა თქვენს მანქანური სწავლების პროექტებზე მონაცემთა ნაკრების მდიდარი კოლექციის გამოყენებით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში