还是记得看一下方法一阿~能找到这些叙述的解释）import tensorflow_datasets as tfds examples, metadata ...
我们可以创建两个数据集: # create two datasets, one for training and one for test train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_data) 接下来是要展示的技巧,即创建一个通用的迭代器: # create a iterator of the correct ...
大家可以去https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/overview这个网址查看TensorFlow Datasets 这里面有很多整理好的各种类型数据集,点开每个数据集都有详细的介绍。 前面我们已经从磁盘加载了花卉数据集,接下来看看如何使用 TensorFlow Datasets 导入它。 (train_ds, val_ds, test_ds), metadata = tfds.load( ...
@misc{TFDS, title = {{TensorFlow Datasets}, A collection of ready-to-use datasets}, howpublished = {\url{https://www.tensorflow.org/datasets}}, } Disclaimers This is a utility library that downloads and prepares public datasets. We do not host or distribute these datasets, vouch for the...
TensorFlow Datasets (TFDS)是一个为机器学习模型提供标准化数据集的库。它不仅支持 TensorFlow,也可以与其他框架(例如 PyTorch)一起使用。TFDS 提供了一个一致的 API 来访问广泛的标准数据集,同时支持自动下载、预处理和缓存。 TFDS 的核心目标是减少数据集准备的繁琐操作,帮助用户专注于模型开发,而不是数据处理。无...
datasets模块中最常用的类是tf.data.Dataset,它表示一个数据集。用户可以使用该类来创建数据集对象,并对其进行各种操作,如数据预处理、数据增强、数据集拆分等。 使用datasets模块可以帮助用户更方便地处理数据,快速构建数据输入管道,并将数据传递给模型进行训练或推理。datasets模块支持多种数据格式和来源,如tfrecords、...
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- reinitializable:这是种比较复杂的方式,简单来说也就是使你可以从多个不同的 `Dataset` 对象获取数据,详细可见 [Creating an iterator](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets#creating_an_iterator)。 - feedable:同样比较复杂,当然更灵活,可以针对不同的 `Dataset` 对象和 `tf.Session.run`...
函数形式:zip(datasets) 参数datesets:数据集的嵌套结构。 具体例子 dataset_a=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3])dataset_b=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([2,6,8])zip_dataset=tf.data.Dataset.zip((dataset_a,dataset_b))iterator= dataset.make_one_shot_iterator()element= iterator....
字幕组双语原文：TensorFlow最出色的30个机器学习数据集 英语原文：30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 翻译：雷锋字幕组（chenx2ovo）TensorFlow是由谷歌大脑的研究人员创建、最大的机器学习和数据科学的开源数据库之一。它是一个端到端平台，适合完全没有经验的初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow...