Ji bo barkirina Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de, hûn dikarin gavên ku li jêr hatine destnîşan kirin bişopînin. TensorFlow Datasets berhevokek daneyan e ku amade ye ku bi TensorFlow re bikar bîne. Ew cûrbecûr daneyên danûstendinê peyda dike, ku ew ji bo karên fêrbûna makîneyê rehet dike. Google Colaboratory, ku wekî Colab jî tê zanîn, karûbarek ewr a belaş e ku ji hêla Google ve hatî peyda kirin ku destûrê dide bikarhêneran ku koda Python di gerokek de binivîsin û bicîh bikin, digel gihîştina GPU.
Pêşîn, hûn hewce ne ku Daneyên TensorFlow li hawîrdora xweya Colab saz bikin. Hûn dikarin vê yekê bi xebitandina fermana jêrîn di hucreyek kodê de di nav notebooka xweya Colab de bikin:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Vê fermanê pirtûkxaneya TensorFlow Datasets li hawîrdora weya Colab saz dike, û dihêle hûn bigihîjin danehevên ku ew pêşkêşî dike.
Dûv re, hûn dikarin danûstendinek ji Daneyên TensorFlow bi karanîna pişka koda Python a jêrîn bar bikin:
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
Di koda li jor de, "'dataset_name'" bi navê daneya ku hûn dixwazin bar bikin biguherînin. Hûn dikarin bi gerandina malpera TensorFlow Datasets an jî bi karanîna fonksiyona `tfds.list_builders()` di notebooka xweya Colab de navnîşek daneyên berdest bibînin.
Parametreya `split` diyar dike ku kîjan dabeşkirina databasê were barkirin (mînak, ``train``, ``ceribandin``, ``rastkirin``). Vesazkirina `as_supervised=Rast` databasê bi qalibekî piralî bar dike, ku bi gelemperî di karên fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn.
Piştî barkirina danûstendinê, hûn dikarin wê dubare bikin da ku ji bo pêvajoyek din bigihîjin mînakên kesane. Li gorî daneyên danûstendinê, dibe ku hûn hewce ne ku daneyan pêşdibistanê bikin, veguherînan bicîh bikin, an jî wê li komên perwerdehî û ceribandinê veqetînin.
Girîng e ku bala xwe bidinê ku dibe ku hin daneyên danûstendinê hewce bike ku gavên pêşdibistanê an mîhengên taybetî hewce bike. Ji bo agahdariya hûrgulî li ser her databasê û meriv çawa bi wan re bi bandor dixebitin, serî li belgeya TensorFlow Datasets bidin.
Bi şopandina van gavan, hûn dikarin bi hêsanî Daneyên TensorFlow li Hevkariya Google-ê bar bikin û bi karanîna berhevoka dewlemend a daneyên berdest dest bi xebata li ser projeyên fêrbûna makîneya xwe bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin