TensorFlow Datasets: una colección de conjuntos de datos listos para usar.

TensorFlow Datasets es una colección de conjuntos de datos listos para usar con TensorFlow o con otros frameworks de AA de Python, como Jax. Todos los conjuntos de datos se muestran como tf.data.Datasets, lo que permite canalizaciones de entrada fáciles de usar y de alto rendimiento. Para comenzar, consulta la guía y nuestra lista de conjuntos de datos.
import tensorflow.compat.v2 as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# tfds works in both Eager and Graph modes
tf.enable_v2_behavior()

# Construct a tf.data.Dataset
ds = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)

# Build your input pipeline
ds = ds.shuffle(1024).batch(32).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
for example in ds.take(1):
  image, label = example["image"], example["label"]
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