Google Colaboratory ਵਿੱਚ TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। TensorFlow ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Google Colaboratory, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਲੈਬ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, Google ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ GPUs ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ Colab ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ TensorFlow ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ Colab ਨੋਟਬੁੱਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਡ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
python !pip install -q tensorflow-datasets
ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲੈਬ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅੱਗੇ, ਤੁਸੀਂ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
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
ਉਪਰੋਕਤ ਕੋਡ ਵਿੱਚ, `'dataset_name'` ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਬਦਲੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ TensorFlow ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਆਪਣੀ Colab ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ `tfds.list_builders()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਲਬਧ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ।
`ਸਪਲਿਟ` ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਵੰਡਣਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, `'ਟ੍ਰੇਨ'`, `'ਟੈਸਟ'`, `'ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ'`)। ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ `as_supervised=True` ਇੱਕ ਟੂਪਲ `(ਇਨਪੁਟ, ਲੇਬਲ)` ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਦੁਆਰਾ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ ਜਾਂ ਖਾਸ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਲਈ TensorFlow ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੇਖੋ।
ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ Google Colaboratory ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ TensorFlow ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਅਮੀਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ