example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])如何使用本地数据进行修改
时间: 2023-06-10 18:02:29 浏览: 91
如果您想使用本地数据修改上述代码中的数据集,请将数据集放置到本地路径,并使用以下代码更新上述代码:
1. 导入所需的库
```
import tensorflow as tf
import os
```
2. 设置本地数据集路径
```
data_dir = '/path/to/local/data'
```
3. 加载本地数据集
```
emnist_train, emnist_test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 将数据集保存到本地路径
if not os.path.exists(data_dir):
os.makedirs(data_dir)
with open(os.path.join(data_dir, 'emnist_train.tfrecord'), 'w') as f:
writer = tf.data.experimental.TFRecordWriter(f.name)
writer.write(emnist_train)
with open(os.path.join(data_dir, 'emnist_test.tfrecord'), 'w') as f:
writer = tf.data.experimental.TFRecordWriter(f.name)
writer.write(emnist_test)
```
4. 使用本地数据集创建TF数据集
```
example_dataset = tf.data.TFRecordDataset(os.path.join(data_dir, 'emnist_train.tfrecord'))
```
现在您可以使用上述代码修改本地数据集并创建新的TF数据集,以符合您的需求。
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