अबालोन डेटासेट को उस Google API का उपयोग करके डाउनलोड किया जा सकता है जो इस डेटासेट को संग्रहीत करता है। Pandas लाइब्रेरी में मौजूद read_csv मेथड का उपयोग API से डेटा को CSV फाइल में पढ़ने के लिए किया जाता है। फीचर्स के नाम भी स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट किए जाते हैं।
और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras, TensorFlow के साथ मिलकर न्यूरल नेटवर्क कैसे बनाता है?
हम अबालोन डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें अबालोन के मापों का एक सेट होता है। अबालोन एक प्रकार का समुद्री घोंघा है। लक्ष्य अन्य मापों के आधार पर उम्र का अनुमान लगाना है।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPUs (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के ऊपर बनाया गया है।
import pandas as pd
import numpy as np
print("नीचे दी गई लाइन NumPy वैल्यूज को पढ़ना आसान बनाती है")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
print("CSV डेटा पढ़ा जा रहा है")
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
नीचे दी गई लाइन NumPy वैल्यूज को पढ़ना आसान बनाती है
CSV डेटा पढ़ा जा रहा हैव्याख्या
- आवश्यक पैकेजेस को एनवायरनमेंट में डाउनलोड किया जाता है।
- CSV डेटा को 'read_csv' मेथड का उपयोग करके पढ़ा जाता है।
- डेटासेट में सभी फीचर्स को समान रूप से ट्रीट करने की आवश्यकता होती है।
- एक बार यह हो जाने के बाद, फीचर्स को एक सिंगल NumPy array में लपेटा जाता है।
