TensorFlow Datasets 是一个用于加载和准备机器学习数据的库。它提供了丰富的数据集，方便研究人员和开发者进行数据预处理和模型训练。

数据集类型

TensorFlow Datasets 提供了多种类型的数据集，包括：

  • 文本数据集：例如，IMDb、MNLI 等。
  • 图像数据集：例如，CIFAR-10、ImageNet 等。
  • 音频数据集：例如，LibriSpeech、Common Voice 等。
  • 时间序列数据集：例如，Stocks、Weather 等。

使用方法

要使用 TensorFlow Datasets，首先需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-datasets

然后，可以使用以下代码加载一个数据集：

import tensorflow_datasets as tfds

# 加载 CIFAR-10 数据集
(train_data, test_data), info = tfds.load('cifar10', split=['train', 'test'], with_info=True)

# 打印数据集信息
print(info)

更多信息

想要了解更多关于 TensorFlow Datasets 的信息，请访问我们的官方文档。

TensorFlow Datasets