Pour charger des ensembles de données TensorFlow dans Google Colaboratory, vous pouvez suivre les étapes décrites ci-dessous. TensorFlow Datasets est une collection d'ensembles de données prêts à être utilisés avec TensorFlow. Il fournit une grande variété d’ensembles de données, ce qui le rend pratique pour les tâches d’apprentissage automatique. Google Colaboratory, également connu sous le nom de Colab, est un service cloud gratuit fourni par Google qui permet aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code Python dans un navigateur, avec accès aux GPU.
Tout d'abord, vous devez installer les ensembles de données TensorFlow dans votre environnement Colab. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante dans une cellule de code de votre notebook Colab :
python !pip install -q tensorflow-datasets
Cette commande installe la bibliothèque TensorFlow Datasets dans votre environnement Colab, vous permettant d'accéder aux ensembles de données qu'elle propose.
Ensuite, vous pouvez charger un ensemble de données à partir des ensembles de données TensorFlow à l'aide de l'extrait de code Python suivant :
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
Dans le code ci-dessus, remplacez « dataset_name » par le nom de l'ensemble de données que vous souhaitez charger. Vous pouvez trouver une liste des ensembles de données disponibles en parcourant le site Web TensorFlow Datasets ou en utilisant la fonction « tfds.list_builders() » dans votre notebook Colab.
Le paramètre `split` spécifie quelle division de l'ensemble de données charger (par exemple, ``train'`, ``test'`, ``validation'`). La définition de « as_supervised=True » charge l'ensemble de données dans un format de tuple « (entrée, étiquette) », qui est couramment utilisé dans les tâches d'apprentissage automatique.
Après avoir chargé l'ensemble de données, vous pouvez le parcourir pour accéder à des exemples individuels pour un traitement ultérieur. En fonction de l'ensemble de données, vous devrez peut-être prétraiter les données, appliquer des transformations ou les diviser en ensembles d'entraînement et de test.
Il est important de noter que certains ensembles de données peuvent nécessiter des étapes de prétraitement supplémentaires ou des configurations spécifiques. Reportez-vous à la documentation des ensembles de données TensorFlow pour obtenir des informations détaillées sur chaque ensemble de données et comment les utiliser efficacement.
En suivant ces étapes, vous pouvez facilement charger des ensembles de données TensorFlow dans Google Colaboratory et commencer à travailler sur vos projets d'apprentissage automatique en utilisant la riche collection d'ensembles de données disponibles.
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