# Get TensorFlow Datasets
import tensorflow_datasets as tfds
datasets_list = tfds.list_builders() # get all available datasets in TFDS
print("food101" in datasets_list) # is the dataset we're after available?
(train_data, test_data), ds_info = tfds.load(name="food101", # target dataset to get from TFDS
split=["train", "validation"], # what splits of data should we get? note: not all datasets have train, valid, test
shuffle_files=True, # shuffle files on download?
as_supervised=True, # download data in tuple format (sample, label), e.g. (image, label)
with_info=True) # include dataset metadata? if so, tfds.load() returns tuple (data, ds_info)
Источник здесь
Colab постоянно отключается, когда дело доходит до извлечения набора данных для загрузки.
Поменял Wi-Fi
Поменял процессор
Все не заработалоЯ хочу найти способ сохранить извлечение или способ использовать набор данных, отличный от использования tensorflow, на снимке экрана ниже показаны написанные мной команды.
[code]# Get TensorFlow Datasets import tensorflow_datasets as tfds datasets_list = tfds.list_builders() # get all available datasets in TFDS print("food101" in datasets_list) # is the dataset we're after available?
(train_data, test_data), ds_info = tfds.load(name="food101", # target dataset to get from TFDS split=["train", "validation"], # what splits of data should we get? note: not all datasets have train, valid, test shuffle_files=True, # shuffle files on download? as_supervised=True, # download data in tuple format (sample, label), e.g. (image, label) with_info=True) # include dataset metadata? if so, tfds.load() returns tuple (data, ds_info) [/code] Источник здесь [list] [*]Colab постоянно отключается, когда дело доходит до извлечения набора данных для загрузки. [*]Поменял Wi-Fi [*]Поменял процессор [/list] Все не заработалоЯ хочу найти способ сохранить извлечение или способ использовать набор данных, отличный от использования tensorflow, на снимке экрана ниже показаны написанные мной команды.