1.小型常用数据集加载 1)常用数据集准备 通过keras.datasets直接加载进来 加载minst数据集: importtensorflow as tf (x,y),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()print(x.shape)print(y.shape)print(x.min(),x.max(),x.mean())
第二种还是本地下载好，然后上传到服务器的任意一个目录，然后tensorflow_datasets.load("name", data_...
(x, y), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() print('x:', x.shape, 'y:', y.shape, 'x test:', x_test.shape, 'y test:', y_test) batchsz = 512 #训练数据集转换为Dataset对象,方便使用tensorflow进行处理 train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)) #训练...
如代码中所示:第二行和第三行的差别在于load_data() 函数中的参数num_words=10000 解释: 参数(num_words=10000)将数据限定为前10000个最常出现的单词,如果数据集中存在大于10000的单词,则令其为2,看不太明白的话接着往下看。 用代码解释: 上面的代码中我用来举例的数据集是路透社数据集(reuters),该数据集中...
homepage='https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images', data_dir='/Users/mac_sfs/tensorflow_datasets/tf_flowers/3.0.1', file_format=tfrecord, download_size=218.21 MiB, dataset_size=221.83 MiB, features=FeaturesDict({ 'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8), ...
在上面的代码中,我们使用了TensorFlow的Keras API中的mnist.load_data函数来加载数据集,然后使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数将其转换为tf.data.Dataset对象。最后,我们使用dataset.take(n)函数显示数据集中的前n个元素。这只是一个基本的示例,你可以根据需要进行更多的数据处理和转换。需要注意的是,使用新...
Load data:加载数据 Build model:建立模型 Train-Val-Test:训练和测试 Transfer Learning:迁移模型 加载数据 首先对数据进行预处理,把像素值的Numpy类型转换为Tensor类型,并归一化到[0~1]。把数据集的标签做one-hot编码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def preprocess(x,y): # x: 图片...
在premade_estimator.py 中,我们使用 iris_data.load_data() 函数来检索虹膜数据。 你可以运行该函数,并按如下方式解压结果: import iris_data # 获取数据 train, test = iris_data.load_data() features, labels = train 1. 2. 3. 4. 5.
如果您正在学习计算机视觉,无论你通过书籍还是视频学习,大部分的教程讲解的都是MNIST等已经为用户打包封装好的数据集,用户只需要load_data即可实现数据导入。但是在我们平时使用时,无论您是做分类还是检测或者分割任务,我们不可能每次都能找到打包好的数据集使用,大多数时候我们使用的都是自己的数据集,也就是我们需要从...
""" import tensorflow as tf import tensorflow.keras.datasets.mnist from keras import Input, Model from keras.layers import Dense from tensorflow import keras (train_images, train_labels), (val_images, val_labels) = tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data() ...