Conjuntos de dados do TensorFlow: uma coleção de conjuntos de dados prontos para uso

Os conjuntos de dados do TensorFlow são prontos para uso com o TensorFlow ou outras estruturas de ML do Python, como o Jax. Todos os conjuntos de dados são expostos como tf.data.Datasets, o que permite pipelines de entrada fáceis de usar e de alto desempenho. Para começar, consulte o guia e nossa lista de conjuntos de dados.
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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