इस डेटासेट को संग्रहीत करने वाले Google API का उपयोग करके अबालोन डेटासेट डाउनलोड किया जा सकता है। पंडों के पुस्तकालय में मौजूद 'read_csv' पद्धति का उपयोग एपीआई से डेटा को CSV फ़ाइल में पढ़ने के लिए किया जाता है। सुविधाओं के नाम भी स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट किए गए हैं।
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हम अबालोन डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें एबेलोन के माप का एक सेट होता है। अबालोन एक प्रकार का समुद्री घोंघा है। लक्ष्य अन्य मापों के आधार पर आयु का अनुमान लगाना है।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google सहयोग का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर पायथन कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPU (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। जुपिटर नोटबुक के ऊपर कोलैबोरेटरी बनाई गई है।
import pandas as pd
import numpy as np
print("The below line makes it easier to read NumPy values")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
print("Reading the csv data")
abalone_train = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/abalone_train.csv",
names=["Length", "Diameter", "Height", "Whole weight", "Shucked weight","Viscera weight", "Shell weight", "Age"]) कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
आउटपुट
The below line makes it easier to read NumPy values Reading the csv data
स्पष्टीकरण
- आवश्यक पैकेज परिवेश में डाउनलोड किए जाते हैं।
- CSV डेटा को 'read_csv' पद्धति का उपयोग करके पढ़ा जाता है।
- डेटासेट की सभी सुविधाओं को समान रूप से व्यवहार करने की आवश्यकता है।
- एक बार यह हो जाने के बाद, सुविधाओं को एक ही NumPy सरणी में लपेट दिया जाता है।