Tarihi kaydet! Google I / O 18-20 Mayıs'ta geri dönüyor Şimdi kaydolun
Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

TensorFlow Veri Kümeleri

TFDS, TensorFlow, Jax ve diğer Makine Öğrenimi çerçeveleriyle kullanılmak üzere kullanıma hazır veri kümelerinden oluşan bir koleksiyon sağlar.

Verileri belirleyici olarak indirmeyi ve hazırlamayı ve birtf.data.Dataset (veya np.array ) oluşturmayı np.array .

TensorFlow.org'da görüntüleyin Google Colab'de çalıştırın Kaynağı GitHub'da görüntüleyin Defteri indirin

Kurulum

TFDS iki pakette bulunur:

  • pip install tensorflow-datasets : Birkaç ayda bir yayınlanan kararlı sürüm.
  • pip install tfds-nightly : Her gün yayınlanır, veri kümelerinin son sürümlerini içerir.

Bu colab tfds-nightly tfds kullanır:

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

Kullanılabilir veri kümelerini bulun

Tüm veri kümesi oluşturucuları, tfds.core.DatasetBuilder alt tfds.core.DatasetBuilder . Mevcut kurucuların listesini almak için tfds.list_builders() kullanın veya kataloğumuza bakın .

tfds.list_builders()
['abstract_reasoning',
 'accentdb',
 'aeslc',
 'aflw2k3d',
 'ag_news_subset',
 'ai2_arc',
 'ai2_arc_with_ir',
 'amazon_us_reviews',
 'anli',
 'arc',
 'bair_robot_pushing_small',
 'bccd',
 'beans',
 'big_patent',
 'bigearthnet',
 'billsum',
 'binarized_mnist',
 'binary_alpha_digits',
 'blimp',
 'bool_q',
 'c4',
 'caltech101',
 'caltech_birds2010',
 'caltech_birds2011',
 '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',
 'coqa',
 'cos_e',
 'cosmos_qa',
 'covid19sum',
 'crema_d',
 'curated_breast_imaging_ddsm',
 'cycle_gan',
 'dart',
 'davis',
 'deep_weeds',
 'definite_pronoun_resolution',
 'dementiabank',
 'diabetic_retinopathy_detection',
 'div2k',
 'dmlab',
 'dolphin_number_word',
 'downsampled_imagenet',
 'drop',
 'dsprites',
 'dtd',
 'duke_ultrasound',
 'e2e_cleaned',
 'efron_morris75',
 'emnist',
 'eraser_multi_rc',
 'esnli',
 'eurosat',
 'fashion_mnist',
 'flic',
 'flores',
 'food101',
 'forest_fires',
 'fuss',
 'gap',
 'geirhos_conflict_stimuli',
 'gem',
 'genomics_ood',
 'german_credit_numeric',
 'gigaword',
 'glue',
 'goemotions',
 'gpt3',
 'gref',
 'groove',
 'gtzan',
 'gtzan_music_speech',
 'hellaswag',
 'higgs',
 'horses_or_humans',
 'howell',
 'i_naturalist2017',
 'imagenet2012',
 'imagenet2012_corrupted',
 'imagenet2012_real',
 'imagenet2012_subset',
 'imagenet_a',
 'imagenet_r',
 'imagenet_resized',
 'imagenet_v2',
 'imagenette',
 'imagewang',
 'imdb_reviews',
 'irc_disentanglement',
 'iris',
 'kitti',
 'kmnist',
 'lambada',
 'lfw',
 'librispeech',
 'librispeech_lm',
 'libritts',
 'ljspeech',
 'lm1b',
 'lost_and_found',
 'lsun',
 'lvis',
 'malaria',
 'math_dataset',
 'mctaco',
 'mlqa',
 'mnist',
 'mnist_corrupted',
 'movie_lens',
 'movie_rationales',
 'movielens',
 'moving_mnist',
 'multi_news',
 'multi_nli',
 'multi_nli_mismatch',
 'natural_questions',
 'natural_questions_open',
 'newsroom',
 'nsynth',
 'nyu_depth_v2',
 'ogbg_molpcba',
 'omniglot',
 'open_images_challenge2019_detection',
 'open_images_v4',
 'openbookqa',
 'opinion_abstracts',
 'opinosis',
 'opus',
 'oxford_flowers102',
 'oxford_iiit_pet',
 'para_crawl',
 'patch_camelyon',
 'paws_wiki',
 'paws_x_wiki',
 'pet_finder',
 'pg19',
 'piqa',
 'places365_small',
 'plant_leaves',
 'plant_village',
 'plantae_k',
 'qa4mre',
 'qasc',
 'quac',
 'quickdraw_bitmap',
 'race',
 'radon',
 'reddit',
 'reddit_disentanglement',
 'reddit_tifu',
 'resisc45',
 'robonet',
 'rock_paper_scissors',
 'rock_you',
 's3o4d',
 'salient_span_wikipedia',
 'samsum',
 'savee',
 'scan',
 'scene_parse150',
 'scicite',
 'scientific_papers',
 'sentiment140',
 'shapes3d',
 'siscore',
 'smallnorb',
 'snli',
 'so2sat',
 'speech_commands',
 'spoken_digit',
 'squad',
 'stanford_dogs',
 'stanford_online_products',
 'star_cfq',
 'starcraft_video',
 'stl10',
 'story_cloze',
 'sun397',
 'super_glue',
 'svhn_cropped',
 'tao',
 'ted_hrlr_translate',
 'ted_multi_translate',
 'tedlium',
 'tf_flowers',
 'the300w_lp',
 'tiny_shakespeare',
 'titanic',
 'trec',
 'trivia_qa',
 'tydi_qa',
 'uc_merced',
 'ucf101',
 'vctk',
 'vgg_face2',
 'visual_domain_decathlon',
 'voc',
 'voxceleb',
 'voxforge',
 'waymo_open_dataset',
 'web_nlg',
 'web_questions',
 'wider_face',
 'wiki40b',
 'wiki_bio',
 'wiki_table_questions',
 'wiki_table_text',
 'wikiann',
 'wikihow',
 'wikipedia',
 'wikipedia_toxicity_subtypes',
 'wine_quality',
 'winogrande',
 'wmt13_translate',
 'wmt14_translate',
 'wmt15_translate',
 'wmt16_translate',
 'wmt17_translate',
 'wmt18_translate',
 'wmt19_translate',
 'wmt_t2t_translate',
 'wmt_translate',
 'wordnet',
 'wsc273',
 'xnli',
 'xquad',
 'xsum',
 'xtreme_pawsx',
 'xtreme_xnli',
 'yelp_polarity_reviews',
 'yes_no',
 'youtube_vis',
 'huggingface:acronym_identification',
 'huggingface:ade_corpus_v2',
 'huggingface:adversarial_qa',
 'huggingface:aeslc',
 'huggingface:afrikaans_ner_corpus',
 'huggingface:ag_news',
 'huggingface:ai2_arc',
 'huggingface:air_dialogue',
 'huggingface:ajgt_twitter_ar',
 'huggingface:allegro_reviews',
 'huggingface:allocine',
 'huggingface:alt',
 'huggingface:amazon_polarity',
 'huggingface:amazon_reviews_multi',
 'huggingface:amazon_us_reviews',
 'huggingface:ambig_qa',
 'huggingface:amttl',
 'huggingface:anli',
 'huggingface:app_reviews',
 'huggingface:aqua_rat',
 'huggingface:aquamuse',
 'huggingface:ar_cov19',
 'huggingface:ar_res_reviews',
 'huggingface:ar_sarcasm',
 'huggingface:arabic_billion_words',
 'huggingface:arabic_pos_dialect',
 'huggingface:arabic_speech_corpus',
 'huggingface:arcd',
 'huggingface:arsentd_lev',
 'huggingface:art',
 'huggingface:arxiv_dataset',
 'huggingface:aslg_pc12',
 'huggingface:asnq',
 'huggingface:asset',
 'huggingface:assin',
 'huggingface:assin2',
 'huggingface:atomic',
 'huggingface:autshumato',
 'huggingface:bbc_hindi_nli',
 'huggingface:bc2gm_corpus',
 'huggingface:best2009',
 'huggingface:bianet',
 'huggingface:bible_para',
 'huggingface:big_patent',
 'huggingface:billsum',
 'huggingface:bing_coronavirus_query_set',
 'huggingface:biomrc',
 'huggingface:blended_skill_talk',
 'huggingface:blimp',
 'huggingface:blog_authorship_corpus',
 'huggingface:bn_hate_speech',
 'huggingface:bookcorpus',
 'huggingface:bookcorpusopen',
 'huggingface:boolq',
 'huggingface:bprec',
 'huggingface:break_data',
 'huggingface:brwac',
 'huggingface:bsd_ja_en',
 'huggingface:bswac',
 'huggingface:c3',
 'huggingface:c4',
 'huggingface:cail2018',
 'huggingface:caner',
 'huggingface:capes',
 'huggingface:catalonia_independence',
 'huggingface:cawac',
 'huggingface:cc100',
 'huggingface:cc_news',
 'huggingface:cdsc',
 'huggingface:cdt',
 'huggingface:cfq',
 'huggingface:chr_en',
 'huggingface:cifar10',
 'huggingface:cifar100',
 'huggingface:circa',
 'huggingface:civil_comments',
 'huggingface:clickbait_news_bg',
 'huggingface:climate_fever',
 'huggingface:clinc_oos',
 'huggingface:clue',
 'huggingface:cmrc2018',
 'huggingface:cnn_dailymail',
 'huggingface:coached_conv_pref',
 'huggingface:coarse_discourse',
 'huggingface:codah',
 'huggingface:code_search_net',
 'huggingface:com_qa',
 'huggingface:common_gen',
 'huggingface:commonsense_qa',
 'huggingface:compguesswhat',
 'huggingface:conceptnet5',
 'huggingface:conll2000',
 'huggingface:conll2002',
 'huggingface:conll2003',
 'huggingface:conv_ai',
 'huggingface:conv_ai_2',
 'huggingface:conv_ai_3',
 'huggingface:coqa',
 'huggingface:cord19',
 'huggingface:cornell_movie_dialog',
 'huggingface:cos_e',
 'huggingface:cosmos_qa',
 'huggingface:counter',
 'huggingface:covid_qa_castorini',
 'huggingface:covid_qa_deepset',
 'huggingface:covid_qa_ucsd',
 'huggingface:covid_tweets_japanese',
 'huggingface:craigslist_bargains',
 'huggingface:crawl_domain',
 'huggingface:crd3',
 'huggingface:crime_and_punish',
 'huggingface:crows_pairs',
 'huggingface:cs_restaurants',
 'huggingface:curiosity_dialogs',
 'huggingface:daily_dialog',
 'huggingface:dane',
 'huggingface:danish_political_comments',
 'huggingface:dart',
 'huggingface:datacommons_factcheck',
 'huggingface:dbpedia_14',
 'huggingface:dbrd',
 'huggingface:deal_or_no_dialog',
 'huggingface:definite_pronoun_resolution',
 'huggingface:dengue_filipino',
 'huggingface:dialog_re',
 'huggingface:diplomacy_detection',
 'huggingface:disaster_response_messages',
 'huggingface:discofuse',
 'huggingface:discovery',
 'huggingface:doc2dial',
 'huggingface:docred',
 'huggingface:doqa',
 'huggingface:dream',
 'huggingface:drop',
 'huggingface:duorc',
 'huggingface:dutch_social',
 'huggingface:dyk',
 'huggingface:e2e_nlg',
 'huggingface:e2e_nlg_cleaned',
 'huggingface:ecb',
 'huggingface:ehealth_kd',
 'huggingface:eitb_parcc',
 'huggingface:eli5',
 'huggingface:emea',
 'huggingface:emo',
 'huggingface:emotion',
 'huggingface:emotone_ar',
 'huggingface:empathetic_dialogues',
 'huggingface:enriched_web_nlg',
 'huggingface:eraser_multi_rc',
 'huggingface:esnli',
 'huggingface:eth_py150_open',
 'huggingface:ethos',
 'huggingface:euronews',
 'huggingface:europa_eac_tm',
 'huggingface:europa_ecdc_tm',
 'huggingface:event2Mind',
 'huggingface:evidence_infer_treatment',
 'huggingface:exams',
 'huggingface:factckbr',
 'huggingface:fake_news_english',
 'huggingface:fake_news_filipino',
 'huggingface:farsi_news',
 'huggingface:fever',
 'huggingface:finer',
 'huggingface:flores',
 'huggingface:flue',
 'huggingface:fquad',
 'huggingface:freebase_qa',
 'huggingface:gap',
 'huggingface:gem',
 'huggingface:generated_reviews_enth',
 'huggingface:generics_kb',
 'huggingface:german_legal_entity_recognition',
 'huggingface:germaner',
 'huggingface:germeval_14',
 'huggingface:giga_fren',
 'huggingface:gigaword',
 'huggingface:glucose',
 'huggingface:glue',
 'huggingface:gnad10',
 'huggingface:go_emotions',
 'huggingface:google_wellformed_query',
 'huggingface:grail_qa',
 'huggingface:great_code',
 'huggingface:guardian_authorship',
 'huggingface:gutenberg_time',
 'huggingface:hans',
 'huggingface:hansards',
 'huggingface:hard',
 'huggingface:harem',
 'huggingface:has_part',
 'huggingface:hate_offensive',
 'huggingface:hate_speech18',
 'huggingface:hate_speech_filipino',
 'huggingface:hate_speech_offensive',
 'huggingface:hate_speech_pl',
 'huggingface:hate_speech_portuguese',
 'huggingface:hatexplain',
 'huggingface:hausa_voa_ner',
 'huggingface:hausa_voa_topics',
 'huggingface:hda_nli_hindi',
 'huggingface:head_qa',
 'huggingface:health_fact',
 'huggingface:hebrew_projectbenyehuda',
 'huggingface:hebrew_sentiment',
 'huggingface:hebrew_this_world',
 'huggingface:hellaswag',
 'huggingface:hind_encorp',
 'huggingface:hindi_discourse',
 'huggingface:hippocorpus',
 'huggingface:hkcancor',
 'huggingface:hope_edi',
 'huggingface:hotpot_qa',
 'huggingface:hover',
 'huggingface:hrenwac_para',
 'huggingface:hrwac',
 'huggingface:humicroedit',
 'huggingface:hybrid_qa',
 'huggingface:hyperpartisan_news_detection',
 'huggingface:id_clickbait',
 'huggingface:id_liputan6',
 'huggingface:id_nergrit_corpus',
 'huggingface:id_newspapers_2018',
 'huggingface:id_panl_bppt',
 'huggingface:id_puisi',
 'huggingface:igbo_english_machine_translation',
 'huggingface:igbo_monolingual',
 'huggingface:igbo_ner',
 'huggingface:ilist',
 'huggingface:imdb',
 'huggingface:imdb_urdu_reviews',
 'huggingface:imppres',
 'huggingface:indic_glue',
 'huggingface:indonlu',
 'huggingface:inquisitive_qg',
 'huggingface:interpress_news_category_tr',
 'huggingface:irc_disentangle',
 'huggingface:isixhosa_ner_corpus',
 'huggingface:isizulu_ner_corpus',
 'huggingface:iwslt2017',
 'huggingface:jeopardy',
 'huggingface:jfleg',
 'huggingface:jigsaw_toxicity_pred',
 'huggingface:jnlpba',
 'huggingface:journalists_questions',
 'huggingface:kannada_news',
 'huggingface:kd_conv',
 'huggingface:kde4',
 'huggingface:kelm',
 'huggingface:kilt_tasks',
 'huggingface:kilt_wikipedia',
 'huggingface:kinnews_kirnews',
 'huggingface:kor_3i4k',
 'huggingface:kor_hate',
 'huggingface:kor_ner',
 'huggingface:kor_nli',
 'huggingface:kor_nlu',
 'huggingface:kor_qpair',
 'huggingface:kor_sae',
 'huggingface:kor_sarcasm',
 'huggingface:labr',
 'huggingface:lama',
 'huggingface:lambada',
 'huggingface:large_spanish_corpus',
 'huggingface:lc_quad',
 'huggingface:lener_br',
 'huggingface:liar',
 'huggingface:librispeech_asr',
 'huggingface:librispeech_lm',
 'huggingface:limit',
 'huggingface:lince',
 'huggingface:linnaeus',
 'huggingface:liveqa',
 'huggingface:lj_speech',
 'huggingface:lm1b',
 'huggingface:lst20',
 'huggingface:mac_morpho',
 'huggingface:makhzan',
 'huggingface:math_dataset',
 'huggingface:math_qa',
 'huggingface:matinf',
 'huggingface:mc_taco',
 'huggingface:md_gender_bias',
 'huggingface:med_hop',
 'huggingface:medal',
 'huggingface:medical_dialog',
 'huggingface:medical_questions_pairs',
 'huggingface:menyo20k_mt',
 'huggingface:meta_woz',
 'huggingface:metooma',
 'huggingface:metrec',
 'huggingface:mkb',
 'huggingface:mkqa',
 'huggingface:mlqa',
 'huggingface:mlsum',
 'huggingface:mnist',
 'huggingface:mocha',
 'huggingface:movie_rationales',
 'huggingface:mrqa',
 'huggingface:ms_marco',
 'huggingface:ms_terms',
 'huggingface:msr_genomics_kbcomp',
 'huggingface:msr_sqa',
 'huggingface:msr_text_compression',
 'huggingface:msr_zhen_translation_parity',
 'huggingface:msra_ner',
 'huggingface:mt_eng_vietnamese',
 'huggingface:muchocine',
 'huggingface:multi_booked',
 'huggingface:multi_news',
 'huggingface:multi_nli',
 'huggingface:multi_nli_mismatch',
 'huggingface:multi_para_crawl',
 'huggingface:multi_re_qa',
 'huggingface:multi_woz_v22',
 'huggingface:multi_x_science_sum',
 'huggingface:mutual_friends',
 'huggingface:mwsc',
 'huggingface:myanmar_news',
 'huggingface:narrativeqa',
 'huggingface:narrativeqa_manual',
 'huggingface:natural_questions',
 'huggingface:ncbi_disease',
 'huggingface:nchlt',
 'huggingface:ncslgr',
 'huggingface:nell',
 'huggingface:neural_code_search',
 'huggingface:news_commentary',
 'huggingface:newsgroup',
 'huggingface:newsph',
 'huggingface:newsph_nli',
 'huggingface:newsqa',
 'huggingface:newsroom',
 'huggingface:nkjp-ner',
 'huggingface:nli_tr',
 'huggingface:norwegian_ner',
 'huggingface:nq_open',
 'huggingface:nsmc',
 'huggingface:numer_sense',
 'huggingface:numeric_fused_head',
 'huggingface:oclar',
 'huggingface:offcombr',
 'huggingface:offenseval2020_tr',
 'huggingface:offenseval_dravidian',
 'huggingface:ofis_publik',
 'huggingface:ohsumed',
 'huggingface:ollie',
 'huggingface:omp',
 'huggingface:onestop_english',
 'huggingface:open_subtitles',
 'huggingface:openbookqa',
 'huggingface:openwebtext',
 'huggingface:opinosis',
 'huggingface:opus100',
 'huggingface:opus_books',
 'huggingface:opus_dgt',
 'huggingface:opus_dogc',
 'huggingface:opus_elhuyar',
 'huggingface:opus_euconst',
 'huggingface:opus_finlex',
 'huggingface:opus_fiskmo',
 'huggingface:opus_gnome',
 'huggingface:opus_infopankki',
 'huggingface:opus_memat',
 'huggingface:opus_montenegrinsubs',
 'huggingface:opus_openoffice',
 'huggingface:opus_paracrawl',
 'huggingface:opus_rf',
 'huggingface:opus_tedtalks',
 'huggingface:opus_ubuntu',
 'huggingface:opus_wikipedia',
 'huggingface:opus_xhosanavy',
 'huggingface:orange_sum',
 'huggingface:oscar',
 'huggingface:para_crawl',
 'huggingface:para_pat',
 'huggingface:paws',
 'huggingface:paws-x',
 'huggingface:pec',
 'huggingface:peer_read',
 'huggingface:peoples_daily_ner',
 'huggingface:per_sent',
 'huggingface:persian_ner',
 'huggingface:pg19',
 'huggingface:php',
 'huggingface:piaf',
 'huggingface:pib',
 'huggingface:piqa',
 'huggingface:pn_summary',
 'huggingface:poem_sentiment',
 'huggingface:polemo2',
 'huggingface:poleval2019_cyberbullying',
 'huggingface:poleval2019_mt',
 'huggingface:polsum',
 'huggingface:polyglot_ner',
 'huggingface:prachathai67k',
 'huggingface:pragmeval',
 'huggingface:proto_qa',
 'huggingface:psc',
 'huggingface:ptb_text_only',
 'huggingface:pubmed',
 'huggingface:pubmed_qa',
 'huggingface:py_ast',
 'huggingface:qa4mre',
 'huggingface:qa_srl',
 'huggingface:qa_zre',
 'huggingface:qangaroo',
 'huggingface:qanta',
 'huggingface:qasc',
 'huggingface:qed',
 'huggingface:qed_amara',
 'huggingface:quac',
 'huggingface:quail',
 'huggingface:quarel',
 'huggingface:quartz',
 'huggingface:quora',
 'huggingface:quoref',
 'huggingface:race',
 'huggingface:re_dial',
 'huggingface:reasoning_bg',
 'huggingface:recipe_nlg',
 'huggingface:reclor',
 'huggingface:reddit',
 'huggingface:reddit_tifu',
 'huggingface:refresd',
 'huggingface:reuters21578',
 'huggingface:roman_urdu',
 'huggingface:ronec',
 'huggingface:ropes',
 'huggingface:rotten_tomatoes',
 'huggingface:s2orc',
 'huggingface:samsum',
 'huggingface:sanskrit_classic',
 'huggingface:saudinewsnet',
 '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:selqa',
 'huggingface:sem_eval_2010_task_8',
 'huggingface:sem_eval_2014_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: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:stereoset',
 'huggingface:stsb_mt_sv',
 'huggingface:style_change_detection',
 'huggingface:super_glue',
 'huggingface:swag',
 'huggingface:swahili',
 'huggingface:swahili_news',
 'huggingface:swda',
 'huggingface:swedish_ner_corpus',
 'huggingface:swedish_reviews',
 '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:tilde_model',
 'huggingface:times_of_india_news_headlines',
 '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: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',
 'huggingface:wmt14',
 'huggingface:wmt15',
 'huggingface:wmt16',
 'huggingface:wmt17',
 'huggingface:wmt18',
 'huggingface:wmt19',
 'huggingface:wmt20_mlqe_task1',
 'huggingface:wmt20_mlqe_task2',
 'huggingface:wmt20_mlqe_task3',
 'huggingface:wmt_t2t',
 'huggingface:wnut_17',
 'huggingface:wongnai_reviews',
 'huggingface:woz_dialogue',
 'huggingface:wrbsc',
 'huggingface:x_stance',
 'huggingface:xcopa',
 'huggingface:xed_en_fi',
 'huggingface:xglue',
 'huggingface:xnli',
 'huggingface:xor_tydi_qa',
 'huggingface:xquad',
 'huggingface:xquad_r',
 'huggingface:xsum',
 'huggingface:xsum_factuality',
 'huggingface:xtreme',
 'huggingface:yahoo_answers_qa',
 'huggingface:yahoo_answers_topics',
 'huggingface:yelp_polarity',
 'huggingface:yelp_review_full',
 'huggingface:yoruba_bbc_topics',
 'huggingface:yoruba_gv_ner',
 'huggingface:yoruba_text_c3',
 'huggingface:yoruba_wordsim353',
 'huggingface:youtube_caption_corrections',
 'huggingface:zest']

Veri kümesi yükleyin

tfds.load

Bir veri kümesini yüklemenin en kolay yolu tfds.load . O olacak:

  1. Verileri indirin ve tfrecord dosyaları olarak kaydedin.
  2. Yük tfrecord ve oluşturmaktf.data.Dataset .
ds = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)
assert isinstance(ds, tf.data.Dataset)
print(ds)
<_OptionsDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>

Bazı yaygın argümanlar:

  • split= : Okunacak bölüm (örneğin 'train' , ['train', 'test'] , 'train[80%:]' , ...). Bölünmüş API kılavuzumuza bakın.
  • shuffle_files= : Her dönem arasında dosyaların karıştırılıp karıştırılmayacağını kontrol edin (TFDS, büyük veri kümelerini birden çok küçük dosyada depolar).
  • data_dir= : Veri kümesinin kaydedildiği konum (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/ )
  • with_info=True : Veri kümesi meta verilerini içeren tfds.core.DatasetInfo döndürür
  • download=False : İndirmeyi devre dışı bırak

tfds.builder

tfds.load etrafında ince bir sarıcı tfds.core.DatasetBuilder . tfds.core.DatasetBuilder API'sini kullanarak aynı çıktıyı alabilirsiniz:

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 shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>

tfds build CLI tfds build

Belirli bir veri kümesi oluşturmak istiyorsanız, tfds komut satırını kullanabilirsiniz . Örneğin:

tfds build mnist

Mevcut bayraklar için dokümana bakın.

Bir veri kümesi üzerinde yineleme

Dikte olarak

Varsayılan olarak,tf.data.Dataset nesnesi içeren dict ait tf.Tensor s:

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)

dict anahtar adlarını ve yapısını bulmak için kataloğumuzdaki veri kümesi belgelerine bakın. Örneğin: mnist belgeleri .

Tuple olarak ( as_supervised=True )

as_supervised=True kullanarak, denetlenen veri kümeleri yerine bir demet (features, label) .

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)

tfds.as_numpy ( tfds.as_numpy )

tfds.as_numpy için tfds.as_numpy kullanır:

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

Toplu tf.Tensor olarak ( batch_size=-1 )

batch_size=-1 kullanarak, tüm veri kümesini tek bir toplu işte yükleyebilirsiniz.

Bu, verileri (np.array, np.array) olarak almak için as_supervised=True ve tfds.as_numpy ile birleştirilebilir:

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)

Veri kümenizin belleğe sığabileceğine ve tüm örneklerin aynı şekle sahip olmasına dikkat edin.

Veri kümelerinizi karşılaştırın

Bir veri kümesini kıyaslamak, herhangi bir yinelenebilir (örn.tf.data.Dataset , tfds.as_numpy , ...) üzerinde basit bir tfds.benchmark çağrısıdır.

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) 37648.72 ex/sec (total: 60000 ex, 1.59 sec)
Examples/sec (First only) 53.84 ex/sec (total: 32 ex, 0.59 sec)
Examples/sec (First excluded) 60009.42 ex/sec (total: 59968 ex, 1.00 sec)

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

Examples/sec (First included) 300819.05 ex/sec (total: 60000 ex, 0.20 sec)
Examples/sec (First only) 2555.37 ex/sec (total: 32 ex, 0.01 sec)
Examples/sec (First excluded) 320799.77 ex/sec (total: 59968 ex, 0.19 sec)
  • batch_size= kwarg ile parti boyutu başına sonuçları normalleştirmeyi unutmayın.
  • Özet olarak, ilk ısınma grubu,tf.data.Dataset ekstra kurulum süresini (ör. Arabellek başlatma, ...) yakalamak için diğerlerinden ayrılır.
  • TFDS otomatik önbelleğe alma nedeniyle ikinci yinelemenin nasıl çok daha hızlı olduğuna dikkat edin.
  • tfds.benchmark bir döner tfds.core.BenchmarkResult daha fazla analiz için kontrol edilebilir.

Uçtan uca ardışık düzen oluşturun

Daha ileri gitmek için bakabilirsiniz:

Görselleştirme

tfds.as_dataframe

tf.data.Dataset nesneleri, Colab üzerinde görselleştirilmek üzere pandas.DataFrame ile tfds.as_dataframe dönüştürülebilir.

  • Görüntüleri, sesleri, metinleri, videoları tfds.as_dataframe . Görselleştirmek için tfds.core.DatasetInfo ikinci argümanı olarak tfds.as_dataframe .
  • Yalnızca ilk x örneklerini görüntülemek için ds.take(x) kullanın. pandas.DataFrame tam veri kümesini bellek içinde yükler ve görüntülenmesi çok pahalı olabilir.
ds, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)

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

tfds.show_examples

tfds.show_examples matplotlib.figure.Figure döndürür (şu anda yalnızca görüntü veri kümeleri desteklenmektedir):

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

fig = tfds.show_examples(ds, info)

png

Veri kümesi meta verilerine erişin

Tüm oluşturucular, veri kümesi meta verilerini içeren bir tfds.core.DatasetInfo nesnesi içerir.

Şuradan erişilebilir:

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

Veri kümesi bilgileri, veri kümesi hakkında ek bilgiler içerir (sürüm, alıntı, ana sayfa, açıklama, ...).

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'),
    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}
    }""",
)

Meta verileri içerir (etiket adları, resim şekli, ...)

tfds.features.FeatureDict :

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

Sınıf sayısı, etiket adları:

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

Şekiller, tipler:

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'>

Meta verileri bölme (ör. Bölünmüş adlar, örnek sayısı, ...)

tfds.core.SplitDict :

print(info.splits)
{'test': <SplitInfo num_examples=10000, num_shards=1>, 'train': <SplitInfo num_examples=60000, num_shards=1>}

Mevcut bölümler:

print(list(info.splits.keys()))
['test', 'train']

Bireysel bölünme hakkında bilgi alın:

print(info.splits['train'].num_examples)
print(info.splits['train'].filenames)
print(info.splits['train'].num_shards)
60000
['mnist-train.tfrecord-00000-of-00001']
1

Alt bölüm API ile de çalışır:

print(info.splits['train[15%:75%]'].num_examples)
print(info.splits['train[15%:75%]'].file_instructions)
36000
[FileInstruction(filename='mnist-train.tfrecord-00000-of-00001', skip=9000, take=36000, num_examples=36000)]

Sorun giderme

Manuel indirme (indirme başarısız olursa)

İndirme herhangi bir nedenle başarısız olursa (ör. Çevrimdışı, ...). Verileri her zaman kendiniz manuel olarak indirebilir ve manual_dir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/download/manual/ .

Hangi url'lerin indirileceğini bulmak için şuraya bakın:

NonMatchingChecksumError

TFDS, indirilen url'lerin sağlama toplamlarını doğrulayarak determinizmi sağlar. NonMatchingChecksumError yükseltilirse, NonMatchingChecksumError gösterebilir:

  • Web sitesi kapalı olabilir (ör. 503 status code ). Lütfen url'yi kontrol edin.
  • Google Drive URL'leri için, Drive bazen aynı URL'ye çok fazla kişi eriştiğinde indirmeleri reddedeceğinden daha sonra tekrar deneyin. Hatayı gör
  • Orijinal veri kümesi dosyaları güncellenmiş olabilir. Bu durumda, TFDS veri kümesi oluşturucu güncellenmelidir. Lütfen yeni bir Github sorunu veya PR açın:
    • Yeni sağlama toplamlarını tfds build --register_checksums ile tfds build --register_checksums
    • Sonunda veri kümesi oluşturma kodunu güncelleyin.
    • VERSION veri kümesini güncelleyin
    • Veri kümesini güncelleyin RELEASE_NOTES : Sağlama toplamlarının değişmesine ne neden oldu? Bazı örnekler değişti mi?
    • Veri kümesinin hala oluşturulabildiğinden emin olun.
    • Bize bir PR gönderin

Alıntı

Bir makale için tensorflow-datasets kullanıyorsanız, kullanılan veri kümelerine ( veri kümesi kataloğunda bulunabilir ) özel herhangi bir tensorflow-datasets ek olarak lütfen aşağıdaki alıntıyı ekleyin.

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