Copyright 2019 The TensorFlow Authors.



In [ ]:

    
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

Загрузка данных NumPy

Смотрите на TensorFlow.org

Изучайте код на GitHub

Скачайте ноутбук

Note: Вся информация в этом разделе переведена с помощью русскоговорящего Tensorflow сообщества на общественных началах. Поскольку этот перевод не является официальным, мы не гарантируем что он на 100% аккуратен и соответствует официальной документации на английском языке. Если у вас есть предложение как исправить этот перевод, мы будем очень рады увидеть pull request в tensorflow/docs репозиторий GitHub. Если вы хотите помочь сделать документацию по Tensorflow лучше (сделать сам перевод или проверить перевод подготовленный кем-то другим), напишите нам на docs-ru@tensorflow.org list.

В этом руководстве приведен пример загрузки данных из массивов NumPy в tf.data.Dataset.

Этот пример загружает датасет MNIST из файла .npz. Однако источник массивов NumPy не важен.

Setup



In [ ]:

    
import numpy as np
import tensorflow as tf

Load from `.npz` file



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']

Загрузите массивы NumPy с `tf.data.Dataset`

Представьте что у вас есть массив примеров и соответствующий массив меток, передайте эти два массива кортежом в tf.data.Dataset.from_tensor_slices чтобы создать tf.data.Dataset.



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))

Используйте датасеты

Перемешайте датасеты и разбейте их на пакеты



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)

Постройте и обучите модель



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)