 TensorFlow.org এ দেখুন |  Google Colab-এ চালান |  GitHub-এ উৎস দেখুন |  নোটবুক ডাউনলোড করুন |
এই টিউটোরিয়ালটি NumPy অ্যারে থেকে tf.data.Dataset ডেটা লোড করার একটি উদাহরণ প্রদান করে।
এই উদাহরণটি একটি .npz ফাইল থেকে MNIST ডেটাসেট লোড করে। যাইহোক, NumPy অ্যারেগুলির উত্স গুরুত্বপূর্ণ নয়।
সেটআপ
import numpy as np
import tensorflow as tf
.npz ফাইল থেকে লোড করুন
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']
tf.data.Dataset সহ NumPy অ্যারে লোড করুন
ধরুন আপনার কাছে উদাহরণের একটি অ্যারে এবং লেবেলগুলির একটি সংশ্লিষ্ট অ্যারে রয়েছে, tf.data.Dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices করতে দুটি অ্যারেকে একটি টিপল হিসাবে পাস করুন।
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_examples, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_examples, test_labels))
ডেটাসেট ব্যবহার করুন
ডেটাসেটগুলি এলোমেলো করুন এবং ব্যাচ করুন
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)
একটি মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10)
Epoch 1/10 938/938 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 3.5318 - sparse_categorical_accuracy: 0.8762 Epoch 2/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.5408 - sparse_categorical_accuracy: 0.9289 Epoch 3/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3770 - sparse_categorical_accuracy: 0.9473 Epoch 4/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3281 - sparse_categorical_accuracy: 0.9566 Epoch 5/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2940 - sparse_categorical_accuracy: 0.9621 Epoch 6/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2622 - sparse_categorical_accuracy: 0.9657 Epoch 7/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2446 - sparse_categorical_accuracy: 0.9698 Epoch 8/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2147 - sparse_categorical_accuracy: 0.9739 Epoch 9/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1956 - sparse_categorical_accuracy: 0.9750 Epoch 10/10 938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1964 - sparse_categorical_accuracy: 0.9759 <keras.callbacks.History at 0x7fc7a80beb50>
model.evaluate(test_dataset)
157/157 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.7089 - sparse_categorical_accuracy: 0.9572 [0.7088937163352966, 0.9571999907493591]