tfds.list_builders()
时间: 2023-10-23 15:03:07 浏览: 45
tfds.list_builders()是TensorFlow Datasets(TFDS)库中的一个函数,用于列出当前可用的数据集构建器。
TFDS是一个用于轻松使用和加载机器学习数据集的库。它提供了许多常用的分类、回归和自然语言处理任务的公共数据集,并提供了一些实用的功能,如自动数据集下载和预处理。
tfds.list_builders()的返回值是一个包含所有可用数据集构建器的字符串列表。这些构建器包含了它们所代表的数据集的相关信息,如名称、描述和下载链接等。
通过调用tfds.list_builders(),我们可以快速查看当前可用的数据集构建器,并选择适合我们任务需求的数据集。例如,我们可以使用以下代码列出并打印所有可用的数据集构建器:
import tensorflow_datasets as tfds
builders = tfds.list_builders()
for builder in builders:
print(builder)
运行上述代码,我们将得到一个包含所有可用数据集构建器的字符串列表,每个构建器代表一个特定的数据集。我们可以根据构建器的名字选择相应的数据集进行加载和使用。
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import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric): plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1): print('text: ', example.numpy()) print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1): print('texts: ', example.numpy()[:3]) print() print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization( max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3): print("Original: ", example[n].numpy()) print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]])) print()解释一下这些代码。
这段代码是使用TensorFlow和TensorFlow Datasets加载IMDB电影评论数据集,然后对数据集进行预处理和向量化,以便进行情感分析的训练。下面是代码的详细解释:
1. 导入必要的库:
```
import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 禁用进度条,以免在输出过程中出现过多的信息:
```
tfds.disable_progress_bar()
```
3. 加载IMDB评论数据集并获取有关数据集的信息:
```
dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True)
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']
```
4. 查看数据集中的一个示例,并输出文本和标签:
```
for example, label in train_dataset.take(1):
print('text: ', example.numpy())
print('label: ', label.numpy())
```
5. 定义缓冲区大小和批次大小,并对训练和测试数据集进行批处理和预取:
```
BUFFER_SIZE = 10000
BATCH_SIZE = 64
train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
```
6. 查看训练数据集中的前三个示例的文本和标签:
```
for example, label in train_dataset.take(1):
print('texts: ', example.numpy()[:3])
print()
print('labels: ', label.numpy()[:3])
```
7. 定义词汇表大小和文本向量化层,然后使用`adapt`方法对训练数据集进行适应:
```
VOCAB_SIZE = 1000
encoder = tf.keras.layers.TextVectorization(max_tokens=VOCAB_SIZE)
encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text))
```
8. 获取词汇表并输出前20个词汇:
```
vocab = np.array(encoder.get_vocabulary())
vocab[:20]
```
9. 对一个示例进行编码,并输出编码结果:
```
encoded_example = encoder(example)[:3].numpy()
encoded_example
```
10. 对编码后的示例进行反向转换并输出结果:
```
for n in range(3):
print("Original: ", example[n].numpy())
print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]]))
print()
```
该代码段中的主要任务是将IMDB评论数据集加载到TensorFlow中,并准备进行情感分析训练。它包含了对数据的处理、向量化和预处理等步骤,是进行自然语言处理任务的常见流程。
example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])使用本地的fashion-mnist数据集时该如何修改此代码
如果您想使用本地的fashion-mnist数据集替换EMNIST数据集,您需要采取以下步骤:
1. 导入您的数据集
您需要使用Python库将fashion-mnist数据集读入Python脚本中。您可以使用像TensorFlow、Keras、NumPy等库来处理图像数据。 在下面的示例中,我们使用TensorFlow。
```python
import tensorflow_datasets as tfds
(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load('fashion_mnist', split=['train', 'test'], with_info=True, as_supervised=True)
```
2. 调整函数参数
现在您需要调整`create_tf_dataset_for_client()`函数来处理您的新数据集。 将以下代码替换为原始EMNIST数据集代码:
```python
example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client(emnist_train.client_ids[0])
```
替换为以下代码:
```python
example_dataset = ds_train
```
现在您已经成功地将EMNIST数据集替换为您的本地fashion-mnist数据集。