Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट लोड करने के लिए, आप नीचे दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं। TensorFlow डेटासेट, TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह है। यह विभिन्न प्रकार के डेटासेट प्रदान करता है, जो इसे मशीन सीखने के कार्यों के लिए सुविधाजनक बनाता है। Google Colaboratory, जिसे Colab के नाम से भी जाना जाता है, Google द्वारा प्रदान की गई एक निःशुल्क क्लाउड सेवा है जो उपयोगकर्ताओं को GPU तक पहुंच के साथ ब्राउज़र में Python कोड लिखने और निष्पादित करने की अनुमति देती है।
सबसे पहले, आपको अपने Colab परिवेश में TensorFlow डेटासेट स्थापित करना होगा। आप अपने Colab नोटबुक के कोड सेल में निम्नलिखित कमांड चलाकर ऐसा कर सकते हैं:
python !pip install -q tensorflow-datasets
यह कमांड आपके Colab वातावरण में TensorFlow डेटासेट लाइब्रेरी स्थापित करता है, जिससे आप इसके द्वारा प्रदान किए जाने वाले डेटासेट तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं।
इसके बाद, आप निम्नलिखित पायथन कोड स्निपेट का उपयोग करके TensorFlow डेटासेट से एक डेटासेट लोड कर सकते हैं:
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
उपरोक्त कोड में, `'dataset_name'` को उस डेटासेट के नाम से बदलें जिसे आप लोड करना चाहते हैं। आप TensorFlow डेटासेट वेबसाइट ब्राउज़ करके या अपने Colab नोटबुक में `tfds.list_builders()` फ़ंक्शन का उपयोग करके उपलब्ध डेटासेट की सूची पा सकते हैं।
`स्प्लिट` पैरामीटर निर्दिष्ट करता है कि डेटासेट का कौन सा विभाजन लोड करना है (उदाहरण के लिए, ``ट्रेन``, ``टेस्ट'`, ``सत्यापन'`)। `as_supervised=True` को सेट करने से डेटासेट को टपल `(इनपुट, लेबल)` प्रारूप में लोड किया जाता है, जिसका उपयोग आमतौर पर मशीन सीखने के कार्यों में किया जाता है।
डेटासेट लोड करने के बाद, आप आगे की प्रक्रिया के लिए अलग-अलग उदाहरणों तक पहुंचने के लिए इसके माध्यम से पुनरावृति कर सकते हैं। डेटासेट के आधार पर, आपको डेटा को प्रीप्रोसेस करने, परिवर्तन लागू करने या इसे प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कुछ डेटासेट को अतिरिक्त प्रीप्रोसेसिंग चरणों या विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता हो सकती है। प्रत्येक डेटासेट पर विस्तृत जानकारी और उनके साथ प्रभावी ढंग से काम करने के तरीके के लिए TensorFlow डेटासेट दस्तावेज़ देखें।
इन चरणों का पालन करके, आप आसानी से Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट लोड कर सकते हैं और उपलब्ध डेटासेट के समृद्ध संग्रह का उपयोग करके अपने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर काम करना शुरू कर सकते हैं।
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