Google Colaboratory मा TensorFlow डेटासेटहरू लोड गर्न, तपाईंले तल उल्लिखित चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow डेटासेटहरू TensorFlow सँग प्रयोग गर्न तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो। यसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि सुविधाजनक बनाउँदै विभिन्न प्रकारका डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ। Google कोलाबोरेटरी, जसलाई कोलाब पनि भनिन्छ, Google द्वारा प्रदान गरिएको नि:शुल्क क्लाउड सेवा हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई GPU हरूमा पहुँच सहित, ब्राउजरमा पाइथन कोड लेख्न र कार्यान्वयन गर्न अनुमति दिन्छ।
सर्वप्रथम, तपाईंले आफ्नो Colab वातावरणमा TensorFlow डेटासेटहरू स्थापना गर्न आवश्यक छ। तपाईंले आफ्नो Colab नोटबुक भित्रको कोड सेलमा निम्न आदेश चलाएर यो गर्न सक्नुहुन्छ:
python !pip install -q tensorflow-datasets
यो आदेशले तपाईंको Colab वातावरणमा TensorFlow Datasets लाइब्रेरी स्थापना गर्छ, जसले तपाईंलाई यसले प्रस्ताव गर्ने डेटासेटहरू पहुँच गर्न सक्षम पार्छ।
अर्को, तपाइँ निम्न पाइथन कोड स्निपेट प्रयोग गरी TensorFlow डाटासेटबाट डेटासेट लोड गर्न सक्नुहुन्छ:
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
माथिको कोडमा, तपाईले लोड गर्न चाहनुभएको डेटासेटको नामसँग `'dataset_name'` लाई बदल्नुहोस्। तपाईंले TensorFlow डेटासेट वेबसाइट ब्राउज गरेर वा आफ्नो Colab नोटबुकमा `tfds.list_builders()` प्रकार्य प्रयोग गरेर उपलब्ध डेटासेटहरूको सूची फेला पार्न सक्नुहुन्छ।
`स्प्लिट` प्यारामिटरले डेटासेटको कुन विभाजन लोड गर्ने भनेर निर्दिष्ट गर्दछ (जस्तै, `'ट्रेन'`, `'परीक्षण'`, `'प्रमाणीकरण'`)। सेटिङ `as_supervised=True` ले डेटासेटलाई टपल `(इनपुट, लेबल)` ढाँचामा लोड गर्छ, जुन सामान्यतया मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ।
डेटासेट लोड गरिसकेपछि, तपाईं थप प्रशोधनका लागि व्यक्तिगत उदाहरणहरू पहुँच गर्न यसको माध्यमबाट पुनरावृत्ति गर्न सक्नुहुन्छ। डेटासेटको आधारमा, तपाईंले डेटालाई पूर्वप्रक्रिया गर्न, रूपान्तरणहरू लागू गर्न वा प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्न आवश्यक पर्दछ।
यो नोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि केहि डेटासेटहरूलाई अतिरिक्त पूर्व-प्रक्रिया चरणहरू वा विशिष्ट कन्फिगरेसनहरू आवश्यक पर्दछ। प्रत्येक डेटासेट र तिनीहरूसँग प्रभावकारी रूपमा कसरी काम गर्ने भन्ने बारे विस्तृत जानकारीको लागि TensorFlow Datasets कागजातहरू हेर्नुहोस्।
यी चरणहरू पछ्याएर, तपाईंले Google कोलाबोरेटरीमा सजिलैसँग TensorFlow डाटासेटहरू लोड गर्न सक्नुहुन्छ र उपलब्ध डाटासेटहरूको समृद्ध सङ्कलन प्रयोग गरेर आफ्नो मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूमा काम सुरु गर्न सक्नुहुन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्