epochs=...)方法二：简言之，用google colab运行load代码，它自动下载数据集并处理成tfrecord文件，我们...
然后tfds.load 里面的data_dir 只写到/Users/promise/tensorflow_datasets/testdata 就好 examples, metad...
首先写一段深度学习加载数据集的代码: from keras.datasets import reuters (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) #(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data() 如代码中所示:第二行和第三行的差别在于load_data...
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())#print(x.shape)print(x_test.shape)print(y_test.shape)print(y[:4]) y_...
pip install tensorflow-datasets 1. 安装。 在使用时,首先使用 import 导入该包 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds 1. 2. 然后,最基础的用法是使用tfds.load方法,载入所需的数据集。例如,以下三行代码分别载入了 MNIST、猫狗分类和 tf_flowers 三个图像分类数据集: ...
from tensorflow.keras import datasets #(1)加载minist数据集:load_data返回元祖用于保存训练的数据 (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.shape) ...
keras.datasets import mnist # 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 将数据转换为tf.data.Dataset对象 dataset_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) dataset_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)) # ...
y=tf.cast(y,dtype=tf.int32)returnx,y#加载mnist手写字体数据集(x,y),(x_val,y_val)=datasets.mnist.load_data()#真实值进行one_hot编码 y=tf.one_hot(y,depth=10)y_val=tf.one_hot(y_val,depth=10)#维度变换 x=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])x=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])x_val=...
你也可以用tfds.load执行一系列的批量示例、转换操作,然后再调用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1import tensorflow_datasetsastfds23datasets=tfds.load("mnist")4train_dataset,test_dataset=datasets["train"],datasets["test"]5assertisinstance(train_dataset,tf.data.Dataset) ...
pip install tensorflow-datasetsimporttensorflow_datasetsastfdsimporttensorflowastf# Construct a tf.data.Datasetds=tfds.load('mnist',split='train',as_supervised=True,shuffle_files=True)# Build your input pipelineds=ds.shuffle(1000).batch(128).prefetch(10).take(5)forimage,labelinds:pass...