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TensorFlowデータセット

TFDSは、TensorFlow、Jax、およびその他の機械学習フレームワークで使用するためのすぐに使用できるデータセットのコレクションを提供します。

データのダウンロードと準備を決定論的に処理し、 tf.data.Dataset （またはnp.array ）を構築します。

インストール

TFDSは2つのパッケージで存在します。

pip install tensorflow-datasets ：安定したバージョン。数か月ごとにリリースされます。
pip install tfds-nightly ：毎日リリースされ、データセットの最新バージョンが含まれています。

このコラボはtfds-nightlyを使用しています：

pip install -q tfds-nightly tensorflow matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf

import tensorflow_datasets as tfds

利用可能なデータセットを見つける

すべてのデータセットビルダーは、 tfds.core.DatasetBuilderのサブクラスです。利用可能なビルダーのリストを取得するには、 tfds.list_builders()を使用するか、カタログを参照してください。

tfds.list_builders()

['abstract_reasoning',
 'accentdb',
 'aeslc',
 'aflw2k3d',
 'ag_news_subset',
 'ai2_arc',
 'ai2_arc_with_ir',
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 'anli',
 'arc',
 'asset',
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 'bair_robot_pushing_small',
 'bccd',
 'beans',
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 'bigearthnet',
 'billsum',
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 'binary_alpha_digits',
 'blimp',
 'booksum',
 'bool_q',
 'c4',
 'caltech101',
 'caltech_birds2010',
 'caltech_birds2011',
 'cardiotox',
 'cars196',
 'cassava',
 'cats_vs_dogs',
 'celeb_a',
 'celeb_a_hq',
 'cfq',
 'cherry_blossoms',
 'chexpert',
 'cifar10',
 'cifar100',
 'cifar10_1',
 'cifar10_corrupted',
 'citrus_leaves',
 'cityscapes',
 'civil_comments',
 'clevr',
 'clic',
 'clinc_oos',
 'cmaterdb',
 'cnn_dailymail',
 'coco',
 'coco_captions',
 'coil100',
 'colorectal_histology',
 'colorectal_histology_large',
 'common_voice',
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 'cos_e',
 'cosmos_qa',
 'covid19',
 'covid19sum',
 'crema_d',
 'cs_restaurants',
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 'd4rl_adroit_door',
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 'd4rl_adroit_pen',
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 'd4rl_mujoco_ant',
 'd4rl_mujoco_halfcheetah',
 'd4rl_mujoco_hopper',
 'd4rl_mujoco_walker2d',
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 'deep_weeds',
 'definite_pronoun_resolution',
 'dementiabank',
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 'doc_nli',
 'dolphin_number_word',
 'domainnet',
 'downsampled_imagenet',
 'drop',
 'dsprites',
 'dtd',
 'duke_ultrasound',
 'e2e_cleaned',
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 'emnist',
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 'genomics_ood',
 'german_credit_numeric',
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 'gtzan_music_speech',
 'hellaswag',
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 'horses_or_humans',
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 'i_naturalist2018',
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 'imagenet2012_corrupted',
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 'imagenet_lt',
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 'imagenet_v2',
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 'starcraft_video',
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 'wmt14_translate',
 'wmt15_translate',
 'wmt16_translate',
 'wmt17_translate',
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 'wmt19_translate',
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 'wmt_translate',
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 'huggingface:paws-x',
 'huggingface:pec',
 'huggingface:peer_read',
 'huggingface:peoples_daily_ner',
 'huggingface:per_sent',
 'huggingface:persian_ner',
 'huggingface:pg19',
 'huggingface:php',
 'huggingface:piaf',
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 'huggingface:poleval2019_cyberbullying',
 'huggingface:poleval2019_mt',
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 'huggingface:qa_srl',
 'huggingface:qa_zre',
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 'huggingface:qanta',
 'huggingface:qasc',
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 'huggingface:race',
 'huggingface:re_dial',
 'huggingface:reasoning_bg',
 'huggingface:recipe_nlg',
 'huggingface:reclor',
 'huggingface:reddit',
 'huggingface:reddit_tifu',
 'huggingface:refresd',
 'huggingface:reuters21578',
 'huggingface:riddle_sense',
 'huggingface:ro_sent',
 'huggingface:ro_sts',
 'huggingface:ro_sts_parallel',
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 'huggingface:s2orc',
 'huggingface:samsum',
 'huggingface:sanskrit_classic',
 'huggingface:saudinewsnet',
 'huggingface:sberquad',
 'huggingface:scan',
 'huggingface:scb_mt_enth_2020',
 'huggingface:schema_guided_dstc8',
 'huggingface:scicite',
 'huggingface:scielo',
 'huggingface:scientific_papers',
 'huggingface:scifact',
 'huggingface:sciq',
 'huggingface:scitail',
 'huggingface:scitldr',
 'huggingface:search_qa',
 'huggingface:sede',
 'huggingface:selqa',
 'huggingface:sem_eval_2010_task_8',
 'huggingface:sem_eval_2014_task_1',
 'huggingface:sem_eval_2018_task_1',
 'huggingface:sem_eval_2020_task_11',
 'huggingface:sent_comp',
 'huggingface:senti_lex',
 'huggingface:senti_ws',
 'huggingface:sentiment140',
 'huggingface:sepedi_ner',
 'huggingface:sesotho_ner_corpus',
 'huggingface:setimes',
 'huggingface:setswana_ner_corpus',
 'huggingface:sharc',
 'huggingface:sharc_modified',
 'huggingface:sick',
 'huggingface:silicone',
 'huggingface:simple_questions_v2',
 'huggingface:siswati_ner_corpus',
 'huggingface:smartdata',
 'huggingface:sms_spam',
 'huggingface:snips_built_in_intents',
 'huggingface:snli',
 'huggingface:snow_simplified_japanese_corpus',
 'huggingface:so_stacksample',
 'huggingface:social_bias_frames',
 'huggingface:social_i_qa',
 'huggingface:sofc_materials_articles',
 'huggingface:sogou_news',
 'huggingface:spanish_billion_words',
 'huggingface:spc',
 'huggingface:species_800',
 'huggingface:speech_commands',
 'huggingface:spider',
 'huggingface:squad',
 'huggingface:squad_adversarial',
 'huggingface:squad_es',
 'huggingface:squad_it',
 'huggingface:squad_kor_v1',
 'huggingface:squad_kor_v2',
 'huggingface:squad_v1_pt',
 'huggingface:squad_v2',
 'huggingface:squadshifts',
 'huggingface:srwac',
 'huggingface:sst',
 'huggingface:stereoset',
 'huggingface:story_cloze',
 'huggingface:stsb_mt_sv',
 'huggingface:stsb_multi_mt',
 'huggingface:style_change_detection',
 'huggingface:subjqa',
 'huggingface:super_glue',
 'huggingface:superb',
 'huggingface:swag',
 'huggingface:swahili',
 'huggingface:swahili_news',
 'huggingface:swda',
 'huggingface:swedish_medical_ner',
 'huggingface:swedish_ner_corpus',
 'huggingface:swedish_reviews',
 'huggingface:swiss_judgment_prediction',
 'huggingface:tab_fact',
 'huggingface:tamilmixsentiment',
 'huggingface:tanzil',
 'huggingface:tapaco',
 'huggingface:tashkeela',
 'huggingface:taskmaster1',
 'huggingface:taskmaster2',
 'huggingface:taskmaster3',
 'huggingface:tatoeba',
 'huggingface:ted_hrlr',
 'huggingface:ted_iwlst2013',
 'huggingface:ted_multi',
 'huggingface:ted_talks_iwslt',
 'huggingface:telugu_books',
 'huggingface:telugu_news',
 'huggingface:tep_en_fa_para',
 'huggingface:thai_toxicity_tweet',
 'huggingface:thainer',
 'huggingface:thaiqa_squad',
 'huggingface:thaisum',
 'huggingface:the_pile',
 'huggingface:the_pile_books3',
 'huggingface:the_pile_openwebtext2',
 'huggingface:the_pile_stack_exchange',
 'huggingface:tilde_model',
 'huggingface:time_dial',
 'huggingface:times_of_india_news_headlines',
 'huggingface:timit_asr',
 'huggingface:tiny_shakespeare',
 'huggingface:tlc',
 'huggingface:tmu_gfm_dataset',
 'huggingface:totto',
 'huggingface:trec',
 'huggingface:trivia_qa',
 'huggingface:tsac',
 'huggingface:ttc4900',
 'huggingface:tunizi',
 'huggingface:tuple_ie',
 'huggingface:turk',
 'huggingface:turkish_movie_sentiment',
 'huggingface:turkish_ner',
 'huggingface:turkish_product_reviews',
 'huggingface:turkish_shrinked_ner',
 'huggingface:turku_ner_corpus',
 'huggingface:tweet_eval',
 'huggingface:tweet_qa',
 'huggingface:tweets_ar_en_parallel',
 'huggingface:tweets_hate_speech_detection',
 'huggingface:twi_text_c3',
 'huggingface:twi_wordsim353',
 'huggingface:tydiqa',
 'huggingface:ubuntu_dialogs_corpus',
 'huggingface:udhr',
 'huggingface:um005',
 'huggingface:un_ga',
 'huggingface:un_multi',
 'huggingface:un_pc',
 'huggingface:universal_dependencies',
 'huggingface:universal_morphologies',
 'huggingface:urdu_fake_news',
 'huggingface:urdu_sentiment_corpus',
 'huggingface:vctk',
 'huggingface:vivos',
 'huggingface:web_nlg',
 'huggingface:web_of_science',
 'huggingface:web_questions',
 'huggingface:weibo_ner',
 'huggingface:wi_locness',
 'huggingface:wiki40b',
 'huggingface:wiki_asp',
 'huggingface:wiki_atomic_edits',
 'huggingface:wiki_auto',
 'huggingface:wiki_bio',
 'huggingface:wiki_dpr',
 'huggingface:wiki_hop',
 'huggingface:wiki_lingua',
 'huggingface:wiki_movies',
 'huggingface:wiki_qa',
 'huggingface:wiki_qa_ar',
 'huggingface:wiki_snippets',
 'huggingface:wiki_source',
 'huggingface:wiki_split',
 'huggingface:wiki_summary',
 'huggingface:wikiann',
 'huggingface:wikicorpus',
 'huggingface:wikihow',
 'huggingface:wikipedia',
 'huggingface:wikisql',
 'huggingface:wikitext',
 'huggingface:wikitext_tl39',
 'huggingface:wili_2018',
 'huggingface:wino_bias',
 'huggingface:winograd_wsc',
 'huggingface:winogrande',
 'huggingface:wiqa',
 'huggingface:wisesight1000',
 'huggingface:wisesight_sentiment',
 ...]

データセットをロードする

tfds.load

データセットをロードする最も簡単な方法はtfds.loadです。そうなる：

データをダウンロードして、 tfrecordファイルとして保存します。
tfrecordをロードし、 tfrecordを作成しtf.data.Dataset 。

ds = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)
assert isinstance(ds, tf.data.Dataset)
print(ds)

<_OptionsDataset element_spec={'image': TensorSpec(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8, name=None), 'label': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)}>
2022-02-07 04:07:40.542243: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

いくつかの一般的な議論：

split= ：読み取る分割（例： 'train' 、 ['train', 'test'] 、 'train[80%:]' 、...）。分割APIガイドをご覧ください。
shuffle_files= ：各エポック間でファイルをシャッフルするかどうかを制御します（TFDSは大きなデータセットを複数の小さなファイルに保存します）。
data_dir= ：データセットが保存される場所（デフォルトは~/tensorflow_datasets/ ）
with_info=True ：データセットメタデータを含むtfds.core.DatasetInfoを返します
download=False ：ダウンロードを無効にする

tfds.builder

tfds.loadは、 tfds.core.DatasetBuilderの薄いラッパーです。 tfds.core.DatasetBuilderを使用して同じ出力を取得できます。

builder = tfds.builder('mnist')
# 1. Create the tfrecord files (no-op if already exists)
builder.download_and_prepare()
# 2. Load the `tf.data.Dataset`
ds = builder.as_dataset(split='train', shuffle_files=True)
print(ds)

<_OptionsDataset element_spec={'image': TensorSpec(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8, name=None), 'label': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)}>

`tfds build` CLI

特定のデータセットを生成する場合は、 tfdsコマンドラインを使用できます。例えば：

tfds build mnist

使用可能なフラグについては、ドキュメントを参照してください。

データセットを反復処理します

口述として

デフォルトでは、 tf.data.Datasetオブジェクトにはtf.Tensorのdictが含まれています。

ds = tfds.load('mnist', split='train')
ds = ds.take(1)  # Only take a single example

for example in ds:  # example is `{'image': tf.Tensor, 'label': tf.Tensor}`
  print(list(example.keys()))
  image = example["image"]
  label = example["label"]
  print(image.shape, label)

['image', 'label']
(28, 28, 1) tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
2022-02-07 04:07:41.932638: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

dictキーの名前と構造を確認するには、カタログのデータセットのドキュメントをご覧ください。例： mnistドキュメント。

タプルとして（ `as_supervised=True` ）

as_supervised=Trueを使用すると、監視ありデータセットの代わりにタプル(features, label)を取得できます。

ds = tfds.load('mnist', split='train', as_supervised=True)
ds = ds.take(1)

for image, label in ds:  # example is (image, label)
  print(image.shape, label)

(28, 28, 1) tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int64)
2022-02-07 04:07:42.593594: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

As numpy（ `tfds.as_numpy` ）

tfds.as_numpyを使用して以下を変換します：

tf.Tensor > np.array
tf.data.Dataset > Iterator[Tree[np.array]] Tuple Treeは任意のネストされたDict、 Dictにすることができます）

ds = tfds.load('mnist', split='train', as_supervised=True)
ds = ds.take(1)

for image, label in tfds.as_numpy(ds):
  print(type(image), type(label), label)

<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.int64'> 4
2022-02-07 04:07:43.220027: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

バッチ処理されたtf.Tensorとして（ `batch_size=-1` ）

batch_size=-1を使用すると、単一のバッチで完全なデータセットをロードできます。

これをas_supervised=Trueおよびtfds.as_numpyと組み合わせて、データを(np.array, np.array)として取得できます。

image, label = tfds.as_numpy(tfds.load(
    'mnist',
    split='test',
    batch_size=-1,
    as_supervised=True,
))

print(type(image), image.shape)

<class 'numpy.ndarray'> (10000, 28, 28, 1)

データセットがメモリに収まる可能性があること、およびすべての例が同じ形状であることに注意してください。

データセットのベンチマーク

データセットのベンチマークは、任意の反復可能オブジェクト（ tf.data.Dataset 、 tfds.as_numpy 、...など）に対する単純なtfds.benchmark呼び出しです。

ds = tfds.load('mnist', split='train')
ds = ds.batch(32).prefetch(1)

tfds.benchmark(ds, batch_size=32)
tfds.benchmark(ds, batch_size=32)  # Second epoch much faster due to auto-caching

************ Summary ************

Examples/sec (First included) 42295.82 ex/sec (total: 60000 ex, 1.42 sec)
Examples/sec (First only) 131.50 ex/sec (total: 32 ex, 0.24 sec)
Examples/sec (First excluded) 51026.08 ex/sec (total: 59968 ex, 1.18 sec)

************ Summary ************

Examples/sec (First included) 204278.25 ex/sec (total: 60000 ex, 0.29 sec)
Examples/sec (First only) 1444.72 ex/sec (total: 32 ex, 0.02 sec)
Examples/sec (First excluded) 220821.83 ex/sec (total: 59968 ex, 0.27 sec)

プレースホルダー19

batch_size= kwargを使用して、バッチサイズごとの結果を正規化することを忘れないでください。
要約すると、最初のウォームアップバッチは他のバッチから分離され、 tf.data.Datasetの追加のセットアップ時間をキャプチャします（たとえば、バッファの初期化など）。
TFDSの自動キャッシングにより、2回目の反復がはるかに高速であることに注目してください。
tfds.benchmarkはtfds.core.BenchmarkResultを返します。これは、さらに分析するために検査できます。

エンドツーエンドのパイプラインを構築する

さらに進むために、あなたは見ることができます：

完全なトレーニングパイプライン（バッチ処理、シャッフルなど）を確認するためのエンドツーエンドのKerasの例。
パイプラインの速度を向上させるためのパフォーマンスガイド（ヒント：データセットのベンチマークにはtfds.benchmark(ds)を使用してください）。

視覚化

tfds.as_dataframe

tf.data.Datasetオブジェクトは、 Colabで視覚化するためにtfds.as_dataframeを使用してpandas.DataFrameに変換できます。

tfds.core.DatasetInfoの2番目の引数としてtfds.as_dataframeを追加して、画像、音声、テキスト、ビデオなどを視覚化します。
ds.take(x)を使用して、最初のx個の例のみを表示します。 pandas.DataFrameは、完全なデータセットをメモリ内にロードし、表示に非常にコストがかかる可能性があります。

ds, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)

tfds.as_dataframe(ds.take(4), info)

2022-02-07 04:07:47.001241: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

tfds.show_examples

tfds.show_examplesはmatplotlib.figure.Figureを返します（現在サポートされているのは画像データセットのみ）：

ds, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)

fig = tfds.show_examples(ds, info)

2022-02-07 04:07:48.083706: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

png

データセットメタデータにアクセスする

すべてのビルダーには、データセットメタデータを含むtfds.core.DatasetInfoオブジェクトが含まれています。

次の方法でアクセスできます。

tfds.load API：

ds, info = tfds.load('mnist', with_info=True)

tfds.core.DatasetBuilder API：

builder = tfds.builder('mnist')
info = builder.info

データセット情報には、データセットに関する追加情報（バージョン、引用、ホームページ、説明など）が含まれています。

print(info)

tfds.core.DatasetInfo(
    name='mnist',
    full_name='mnist/3.0.1',
    description="""
    The MNIST database of handwritten digits.
    """,
    homepage='http://yann.lecun.com/exdb/mnist/',
    data_path='gs://tensorflow-datasets/datasets/mnist/3.0.1',
    download_size=11.06 MiB,
    dataset_size=21.00 MiB,
    features=FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    }),
    supervised_keys=('image', 'label'),
    disable_shuffling=False,
    splits={
        'test': <SplitInfo num_examples=10000, num_shards=1>,
        'train': <SplitInfo num_examples=60000, num_shards=1>,
    },
    citation="""@article{lecun2010mnist,
      title={MNIST handwritten digit database},
      author={LeCun, Yann and Cortes, Corinna and Burges, CJ},
      journal={ATT Labs [Online]. Available: http://yann.lecun.com/exdb/mnist},
      volume={2},
      year={2010}
    }""",
)

プレースホルダー27

機能のメタデータ（ラベル名、画像の形状など）

tfds.features.FeatureDictにアクセスします。

info.features

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

プレースホルダー29

クラスの数、ラベル名：

print(info.features["label"].num_classes)
print(info.features["label"].names)
print(info.features["label"].int2str(7))  # Human readable version (8 -> 'cat')
print(info.features["label"].str2int('7'))

10
['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
7
7

形状、dtypes：

print(info.features.shape)
print(info.features.dtype)
print(info.features['image'].shape)
print(info.features['image'].dtype)

{'image': (28, 28, 1), 'label': ()}
{'image': tf.uint8, 'label': tf.int64}
(28, 28, 1)
<dtype: 'uint8'>

メタデータの分割（例：名前の分割、例の数など）

tfds.core.SplitDictにアクセスします。

print(info.splits)

{'test': <SplitInfo num_examples=10000, num_shards=1>, 'train': <SplitInfo num_examples=60000, num_shards=1>}

利用可能な分割：

print(list(info.splits.keys()))

['test', 'train']

個々の分割に関する情報を取得します。

print(info.splits['train'].num_examples)
print(info.splits['train'].filenames)
print(info.splits['train'].num_shards)

60000
['gs://tensorflow-datasets/datasets/mnist/3.0.1/mnist-train.tfrecord-00000-of-00001']
1

サブスプリットAPIでも機能します。

print(info.splits['train[15%:75%]'].num_examples)
print(info.splits['train[15%:75%]'].file_instructions)

36000
[FileInstruction(filename='gs://tensorflow-datasets/datasets/mnist/3.0.1/mnist-train.tfrecord-00000-of-00001', skip=9000, take=36000, num_examples=36000)]

トラブルシューティング

手動ダウンロード（ダウンロードが失敗した場合）

何らかの理由でダウンロードが失敗した場合（オフラインなど）。いつでも自分でデータを手動でダウンロードして、 manual_dir （デフォルトは~/tensorflow_datasets/download/manual/に配置できます。

ダウンロードするURLを見つけるには、以下を調べてください。

新しいデータセット（フォルダーとして実装）の場合： tensorflow_datasets/ <type>/<dataset_name>/checksums.tsv 。例： tensorflow_datasets/text/bool_q/checksums.tsv 。
データセットのソースの場所は、カタログにあります。
古いデータセットの場合： tensorflow_datasets/url_checksums/<dataset_name>.txt

`NonMatchingChecksumError`修正

TFDSは、ダウンロードされたURLのチェックサムを検証することにより、決定論を保証します。 NonMatchingChecksumErrorが発生した場合は、次のことを示している可能性があります。

Webサイトがダウンしている可能性があります（例： 503 status code ）。 URLを確認してください。
GoogleドライブのURLについては、同じURLにアクセスする人が多すぎるとドライブがダウンロードを拒否することがあるため、後でもう一度やり直してください。バグを見る
元のデータセットファイルが更新されている可能性があります。この場合、TFDSデータセットビルダーを更新する必要があります。新しいGithubの問題またはPRを開いてください。
- 新しいチェックサムをtfds build --register_checksumsに登録します
- 最終的に、データセット生成コードを更新します。
- データセットのVERSIONを更新する
- データセットを更新するRELEASE_NOTES ：チェックサムが変更された原因は何ですか？いくつかの例は変更されましたか？
- データセットを引き続き構築できることを確認してください。
- PRを送ってください

引用

論文にtensorflow-datasetsを使用している場合は、使用されているデータセット（データセットカタログにあります）に固有の引用に加えて、次の引用を含めてください。

@misc{TFDS,
  title = { {TensorFlow Datasets}, A collection of ready-to-use datasets},
  howpublished = {\url{https://www.tensorflow.org/datasets} },
}