Google Collaboratory တွင် TensorFlow Datasets ကို တင်ရန်၊ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ TensorFlow Datasets သည် TensorFlow ဖြင့် အသုံးပြုရန် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီဖြစ်သော ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် များပြားလှသော ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင်ပြေစေပါသည်။ Colab ဟုလည်းသိကြသော Google Colaboratory သည် အသုံးပြုသူများအား GPUs များသို့ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး browser တစ်ခုတွင် Python ကုဒ်ကိုရေးသားရန်နှင့်လုပ်ဆောင်ရန်ခွင့်ပြုသည့် Google မှပေးသောအခမဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ပထမဦးစွာ၊ သင်သည် သင်၏ Colab ပတ်ဝန်းကျင်တွင် TensorFlow Datasets ကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ သင်၏ Colab မှတ်စုစာအုပ်အတွင်းရှိ ကုဒ်ဆဲလ်တစ်ခုတွင် အောက်ပါ command ကို run ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-
python !pip install -q tensorflow-datasets
ဤ command သည် သင့်အား Colab ပတ်ဝန်းကျင်တွင် TensorFlow Datasets စာကြည့်တိုက်ကို ထည့်သွင်းပြီး ၎င်းတွင် ကမ်းလှမ်းထားသော ဒေတာအတွဲများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။
ထို့နောက်၊ သင်သည် အောက်ပါ Python ကုဒ်အတိုအထွာကို အသုံးပြု၍ TensorFlow Datasets မှဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တင်နိုင်သည်-
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
အထက်ကုဒ်တွင်၊ သင်တင်လိုသော ဒေတာအတွဲအမည်ဖြင့် `'dataset_name'' ကို အစားထိုးပါ။ TensorFlow Datasets ဝဘ်ဆိုက်တွင် ရှာဖွေခြင်းဖြင့် သို့မဟုတ် သင်၏ Colab မှတ်စုစာအုပ်ရှိ `tfds.list_builders()` လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရရှိနိုင်သော ဒေတာအတွဲများစာရင်းကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
`split` parameter သည် load လုပ်ရန် dataset ၏ခွဲခြမ်းကို သတ်မှတ်ပေးသည် (ဥပမာ၊ `'ရထား´`၊ `'test'`၊ `'validation'`)။ `as_supervised=True` ဆက်တင်သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အသုံးများသော tuple `(ထည့်သွင်းမှု၊ အညွှန်း)` ဖော်မတ်တွင် ဒေတာအတွဲကို တင်သည်။
ဒေတာအတွဲကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီးနောက်၊ နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တစ်ဦးချင်းစီ နမူနာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် ၎င်းကို ထပ်လောင်းနိုင်သည်။ ဒေတာအတွဲအပေါ် မူတည်၍ သင်သည် ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်၊ အသွင်ပြောင်းမှုများကို အသုံးပြုရန် သို့မဟုတ် ၎င်းအား လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ခွဲခြမ်းရန် လိုအပ်နိုင်သည်။
အချို့သောဒေတာအတွဲများသည် နောက်ထပ်ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များ သို့မဟုတ် သီးခြားဖွဲ့စည်းပုံများ လိုအပ်နိုင်သည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီရှိ အသေးစိတ်အချက်အလက်များအတွက် TensorFlow Datasets စာရွက်စာတမ်းကို ကိုးကားပြီး ၎င်းတို့နှင့် ထိရောက်စွာအလုပ်လုပ်ပုံကို ကြည့်ပါ။
ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် Google Collaboratory တွင် TensorFlow Datasets များကို အလွယ်တကူ တင်နိုင်ပြီး ရရှိနိုင်သော ဒေတာအစုံအလင်ကို အသုံးပြု၍ သင်၏ စက်သင်ယူမှု ပရောဂျက်များတွင် စတင်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။