datasets

Наборы данных TensorFlow

TensorFlow Datasets предоставляет множество общедоступных наборов данных как tf.data.Datasets .

Документация

Чтобы установить и использовать TFDS, мы настоятельно рекомендуем начать с нашего руководства по началу работы . Попробуйте сделать это в интерактивном режиме в блокноте Colab.

Наша документация содержит:

• Учебники и руководства
• Список всех доступных наборов данных
• Ссылка на API

 # !pip install tensorflow-datasets
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf

# Construct a tf.data.Dataset
ds = tfds . load ( 'mnist' , split = 'train' , as_supervised = True , shuffle_files = True )

# Build your input pipeline
ds = ds . shuffle ( 1000 ). batch ( 128 ). prefetch ( 10 ). take ( 5 )
for image , label in ds :
  pass 

Основные ценности TFDS

TFDS был создан с учетом следующих принципов:

• Простота : стандартные варианты использования должны работать «из коробки».
• Производительность : TFDS следует лучшим практикам и может достичь самой современной скорости.
• Детерминизм/воспроизводимость : все пользователи получают одни и те же примеры в одном и том же порядке.
• Настраиваемость : опытные пользователи могут иметь детальный контроль.

Если эти варианты использования вас не устраивают, пришлите нам отзыв.

Хотите определенный набор данных?

Добавить набор данных очень просто, следуя нашему руководству.

Запросите набор данных, открыв задачу запроса набора данных на GitHub.

И проголосуйте за текущий набор запросов, поставив лайк на проблему.

Цитирование

Пожалуйста, включите следующую цитату при использовании tensorflow-datasets для статьи в дополнение к любой цитате, относящейся к используемым наборам данных.

 @misc { TFDS ,
  title = { {TensorFlow Datasets}, A collection of ready-to-use datasets } ,
  howpublished = { url{https://www.tensorflow.org/datasets} } ,
}

Отказ от ответственности

Это служебная библиотека, которая загружает и подготавливает общедоступные наборы данных. Мы не размещаем и не распространяем эти наборы данных, не ручаемся за их качество или справедливость и не заявляем, что у вас есть лицензия на использование набора данных. Вы несете ответственность за определение того, есть ли у вас разрешение на использование набора данных в соответствии с лицензией на набор данных.

Если вы являетесь владельцем набора данных и хотите обновить какую-либо его часть (описание, цитату и т. д.) или не хотите, чтобы ваш набор данных был включен в эту библиотеку, свяжитесь с нами через вопрос на GitHub. Спасибо за ваш вклад в сообщество ML!

Если вы хотите узнать больше об ответственных методах работы с искусственным интеллектом, в том числе о справедливости, ознакомьтесь с разделом «Ответственные методы работы с искусственным интеллектом» Google AI.

tensorflow/datasets имеет лицензию Apache 2.0. См. файл LICENSE .