In [ ]:
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このチュートリアルでは、NumPy 配列から tf.data.Dataset
にデータを読み込む例を示します。
この例では、MNIST データセットを .npz
ファイルから読み込みますが、 NumPy 配列がどこに入っているかは重要ではありません。
In [ ]:
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
In [ ]:
DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz'
path = tf.keras.utils.get_file('mnist.npz', DATA_URL)
with np.load(path) as data:
train_examples = data['x_train']
train_labels = data['y_train']
test_examples = data['x_test']
test_labels = data['y_test']
サンプルの配列と対応するラベルの配列があるとします。 tf.data.Dataset.from_tensor_slices
にこれら2つの配列をタプルとして入力し、tf.data.Dataset
を作成します。
In [ ]:
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_examples, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_examples, test_labels))
In [ ]:
BATCH_SIZE = 64
SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100
train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE)
In [ ]:
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
In [ ]:
model.fit(train_dataset, epochs=10)
In [ ]:
model.evaluate(test_dataset)