Google Colaboratoryలో TensorFlow డేటాసెట్లను లోడ్ చేయడానికి, మీరు దిగువ వివరించిన దశలను అనుసరించవచ్చు. TensorFlow డేటాసెట్లు అనేది TensorFlowతో ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న డేటాసెట్ల సమాహారం. ఇది అనేక రకాల డేటాసెట్లను అందిస్తుంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లకు సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది. Google Colaboratory, Colab అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది Google అందించే ఉచిత క్లౌడ్ సేవ, ఇది GPUలకు యాక్సెస్తో బ్రౌజర్లో పైథాన్ కోడ్ను వ్రాయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.
ముందుగా, మీరు మీ Colab వాతావరణంలో TensorFlow డేటాసెట్లను ఇన్స్టాల్ చేయాలి. మీ Colab నోట్బుక్లోని కోడ్ సెల్లో కింది ఆదేశాన్ని అమలు చేయడం ద్వారా మీరు దీన్ని చేయవచ్చు:
python !pip install -q tensorflow-datasets
ఈ ఆదేశం మీ Colab వాతావరణంలో TensorFlow డేటాసెట్స్ లైబ్రరీని ఇన్స్టాల్ చేస్తుంది, ఇది అందించే డేటాసెట్లను యాక్సెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
తర్వాత, మీరు క్రింది పైథాన్ కోడ్ స్నిప్పెట్ని ఉపయోగించి TensorFlow డేటాసెట్ల నుండి డేటాసెట్ను లోడ్ చేయవచ్చు:
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
ఎగువ కోడ్లో, మీరు లోడ్ చేయాలనుకుంటున్న డేటాసెట్ పేరుతో `'dataset_name'`ని భర్తీ చేయండి. మీరు TensorFlow డేటాసెట్ల వెబ్సైట్ను బ్రౌజ్ చేయడం ద్వారా లేదా మీ Colab నోట్బుక్లోని `tfds.list_builders()` ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్ల జాబితాను కనుగొనవచ్చు.
`స్ప్లిట్` పరామితి లోడ్ కావాల్సిన డేటాసెట్లో ఏ విభజనను నిర్దేశిస్తుంది (ఉదా, ``రైలు``, ``పరీక్ష``, `ధృవీకరణ'`). `as_supervised=True`ని సెట్ చేయడం వలన డేటాసెట్ను టుపుల్ `(ఇన్పుట్, లేబుల్)` ఫార్మాట్లో లోడ్ చేస్తుంది, ఇది సాధారణంగా మెషీన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లలో ఉపయోగించబడుతుంది.
డేటాసెట్ను లోడ్ చేసిన తర్వాత, తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం వ్యక్తిగత ఉదాహరణలను యాక్సెస్ చేయడానికి మీరు దాని ద్వారా పునరావృతం చేయవచ్చు. డేటాసెట్పై ఆధారపడి, మీరు డేటాను ముందస్తుగా ప్రాసెస్ చేయాలి, పరివర్తనలను వర్తింపజేయాలి లేదా శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించాలి.
కొన్ని డేటాసెట్లకు అదనపు ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలు లేదా నిర్దిష్ట కాన్ఫిగరేషన్లు అవసరమవుతాయని గమనించడం ముఖ్యం. ప్రతి డేటాసెట్పై సవివరమైన సమాచారం కోసం మరియు వాటితో సమర్థవంతంగా ఎలా పని చేయాలో TensorFlow డేటాసెట్ల డాక్యుమెంటేషన్ని చూడండి.
ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు Google Colaboratoryలో TensorFlow డేటాసెట్లను సులభంగా లోడ్ చేయవచ్చు మరియు అందుబాటులో ఉన్న రిచ్ డేటాసెట్ల సేకరణను ఉపయోగించి మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్లపై పని చేయడం ప్రారంభించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి