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可用于 TensorFlow 的一系列数据集。

TensorFlow Datasets 是可用于 TensorFlow 的一系列数据集的集合。所有数据集都显示为 tf.data.Datasets,可以提供易于使用且具有高性能的输入流水线。要开始使用,请参阅这份指南以及我们的数据集列表
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

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

# See available datasets
print(tfds.list_builders())

# Construct a tf.data.Dataset
dataset = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TRAIN)

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