Google Colaboratory میں TensorFlow ڈیٹا سیٹس کو لوڈ کرنے کے لیے، آپ ذیل میں بیان کردہ مراحل پر عمل کر سکتے ہیں۔ TensorFlow ڈیٹاسیٹس ڈیٹاسیٹس کا ایک مجموعہ ہے جو TensorFlow کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے تیار ہے۔ یہ مختلف قسم کے ڈیٹاسیٹس فراہم کرتا ہے، جو اسے مشین لرننگ کے کاموں کے لیے آسان بناتا ہے۔ Google Colaboratory، جسے Colab کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، Google کی فراہم کردہ ایک مفت کلاؤڈ سروس ہے جو صارفین کو GPUs تک رسائی کے ساتھ، براؤزر میں Python کوڈ لکھنے اور اس پر عمل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
سب سے پہلے، آپ کو اپنے Colab ماحول میں TensorFlow ڈیٹا سیٹس انسٹال کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ اپنی Colab نوٹ بک کے اندر ایک کوڈ سیل میں درج ذیل کمانڈ کو چلا کر ایسا کر سکتے ہیں:
python !pip install -q tensorflow-datasets
یہ کمانڈ آپ کے Colab ماحول میں TensorFlow ڈیٹاسیٹس لائبریری کو انسٹال کرتی ہے، جس سے آپ اس کے پیش کردہ ڈیٹا سیٹس تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
اگلا، آپ درج ذیل Python کوڈ کا ٹکڑا استعمال کرتے ہوئے TensorFlow ڈیٹاسیٹس سے ڈیٹاسیٹ لوڈ کر سکتے ہیں۔
python import tensorflow_datasets as tfds # Load the dataset dataset = tfds.load('dataset_name', split='train', as_supervised=True) # Iterate through the dataset for example in dataset: # Process the example pass
اوپر والے کوڈ میں، `'dataset_name'` کو اس ڈیٹاسیٹ کے نام سے تبدیل کریں جسے آپ لوڈ کرنا چاہتے ہیں۔ آپ TensorFlow ڈیٹا سیٹس کی ویب سائٹ کو براؤز کر کے یا اپنی Colab نوٹ بک میں `tfds.list_builders()` فنکشن استعمال کر کے دستیاب ڈیٹا سیٹس کی فہرست حاصل کر سکتے ہیں۔
`split` پیرامیٹر بتاتا ہے کہ ڈیٹاسیٹ کی کون سی اسپلٹ کو لوڈ کرنا ہے (مثال کے طور پر، `'ٹرین'`، `'ٹیسٹ'`، `'تصدیق'`)۔ سیٹ کرنا `as_supervised=True` ڈیٹاسیٹ کو ٹپل `(ان پٹ، لیبل)` فارمیٹ میں لوڈ کرتا ہے، جو عام طور پر مشین لرننگ کے کاموں میں استعمال ہوتا ہے۔
ڈیٹا سیٹ لوڈ کرنے کے بعد، آپ مزید پروسیسنگ کے لیے انفرادی مثالوں تک رسائی کے لیے اس کے ذریعے اعادہ کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا سیٹ کی بنیاد پر، آپ کو ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرنے، تبدیلیوں کو لاگو کرنے، یا اسے ٹریننگ اور ٹیسٹنگ سیٹ میں تقسیم کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ کچھ ڈیٹا سیٹس کے لیے اضافی پری پروسیسنگ مراحل یا مخصوص کنفیگریشنز کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ ہر ڈیٹاسیٹ اور ان کے ساتھ مؤثر طریقے سے کام کرنے کے طریقے کے بارے میں تفصیلی معلومات کے لیے TensorFlow ڈیٹاسیٹس کی دستاویزات سے رجوع کریں۔
ان اقدامات پر عمل کرتے ہوئے، آپ Google Colaboratory میں آسانی سے TensorFlow ڈیٹاسیٹس لوڈ کر سکتے ہیں اور دستیاب ڈیٹاسیٹس کے بھرپور مجموعہ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے مشین لرننگ پروجیکٹس پر کام کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) کیا ہے اور یہ AI کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں