TensorFlow Datasets（TFDS）是一個用于下載、管理和預(yù)處理機器學習數(shù)據(jù)集的庫。它提供了易于使用的API，允許用戶從現(xiàn)有集合中選擇并下載各種數(shù)據(jù)集。然而，在一些情況下，用戶可能需要使用本地數(shù)據(jù)集進行模型訓練和測試。在本文中，我們將介紹如何使用TFDS加載本地數(shù)據(jù)集。

為了加載本地數(shù)據(jù)集，我們需要做以下幾個步驟：

1.準備數(shù)據(jù)集 2.創(chuàng)建TFDS數(shù)據(jù)集描述文件 3.使用描述文件加載數(shù)據(jù)集

準備數(shù)據(jù)集

首先，我們需要準備我們要使用的數(shù)據(jù)集。這通常涉及到收集、清洗和組織數(shù)據(jù)，以便可以輕松地訪問數(shù)據(jù)。在本例中，我們將使用一個簡單的示例數(shù)據(jù)集，其中包含數(shù)字圖像和相應(yīng)的標簽。

該數(shù)據(jù)集的目錄結(jié)構(gòu)類似于以下內(nèi)容：

data/
    0/
        image1.png
        image2.png
        ...
    1/
        image1.png
        image2.png
        ...
    ...

在上面的目錄結(jié)構(gòu)中，每個數(shù)字目錄代表一個唯一的標簽，并包含與該標簽相關(guān)聯(lián)的所有圖像。

創(chuàng)建TFDS數(shù)據(jù)集描述文件

接下來，我們需要創(chuàng)建一個TFDS數(shù)據(jù)集描述文件。該文件告訴TFDS如何讀取和使用我們的本地數(shù)據(jù)集。描述文件通常是一個Python模塊，其中包含有關(guān)數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)和函數(shù)，該函數(shù)將數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中。

在描述文件中，我們需要定義以下元數(shù)據(jù)：

1.名稱：數(shù)據(jù)集的名稱。 2.版本：數(shù)據(jù)集的版本號。 3.描述：數(shù)據(jù)集的簡短描述。 4.特征：數(shù)據(jù)集的特征（例如，輸入和輸出的形狀、數(shù)據(jù)類型等）。 5.拆分：數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何劃分以進行訓練、驗證和測試。 6.下載URL（可選）：如果數(shù)據(jù)集沒有被打包成一個文件，請?zhí)峁┮粋€URL以下載數(shù)據(jù)集。

以下是一個簡單的描述文件示例：

import tensorflow_datasets as tfds import os # Define the metadata for the dataset _DESCRIPTION = 'A dataset containing images of digits.' _VERSION = tfds.core.Version('1.0.0')
_NAME = 'my_dataset' def my_dataset(split): # Define the path to the data directory data_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'data') # Define the classes classes = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] # Load the data dataset_builder = tfds.builder(_NAME)
    dataset_builder.data_dir = data_dir
    dataset_builder.add_images(
        os.path.join(data_dir, '*/*'), 
        labels=classes,
    ) return dataset_builder.as_dataset(split=split)

在上面的代碼中，我們定義了一個名為my_dataset的函數(shù)，該函數(shù)將數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中。我們還定義了元數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)集的名稱、版本和描述，以及數(shù)據(jù)集的特征和拆分方式。

最后，我們使用tfds.builder()函數(shù)創(chuàng)建了一個dataset_builder對象，并使用add_images()方法將圖像添加到數(shù)據(jù)集中。請注意，此處我們使用了data_dir變量來指定數(shù)據(jù)集的路徑。如果您的數(shù)據(jù)集存在其他位置，則需要更改此變量的值以反映正確的路徑。

使用描述文件加載數(shù)據(jù)集

使用上述描述文件，我們可以通過調(diào)用tfds.load()函數(shù)來加載本地數(shù)據(jù)集。這個函數(shù)需要傳遞三個參數(shù)：數(shù)據(jù)集名稱、數(shù)據(jù)集拆分方式和描述文件的路徑或模塊。

以下是一個簡單的例子：

import tensorflow_datasets as tfds # Load the data my_dataset = tfds.load(
    name='my_dataset',
    split='train',
    data_dir='./data',
    download=False,
    with_info=True,
) # Print

在上面的代碼中，我們使用tfds.load()函數(shù)來加載名為my_dataset的數(shù)據(jù)集，使用了train拆分并指定了數(shù)據(jù)集路徑。此外，我們將with_info參數(shù)設(shè)置為True以獲取有關(guān)數(shù)據(jù)集的元信息。

一旦數(shù)據(jù)集被加載到內(nèi)存中，我們可以像其他TFDS數(shù)據(jù)集一樣使用它進行訓練或測試。

總結(jié)

在本文中，我們介紹了如何使用TFDS加載本地數(shù)據(jù)集。首先，我們準備了數(shù)據(jù)集，并創(chuàng)建了一個TFDS數(shù)據(jù)集描述文件。然后，我們使用tfds.load()函數(shù)將數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中，并使用它來訓練或測試模型。雖然這種方法可能需要更多的手動操作，但它允許用戶使用自己的數(shù)據(jù)集進行機器學習，從而獲得更好的控制和靈活性。

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