Я получаю некоторые ошибки, пытаясь следовать собственному быстрому запуску tenorflow. Моя проблема заключается в следующем: я пытаюсь реализовать его с помощью пользовательского набора данных, и у меня возникают некоторые затруднения с выяснением того, как предварительно обрабатывается набор данных MNIST.
Вот код из документации, которая загружает данные:
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
Документация Keras гласит, что load_data () возвращает кортеж из массивов Numpy, однако я не могу понять, как подготовить наборы данных из tensorflow_datasets таким же образом Вы можете подготовить наборы данных Keras. Возможно ли это?
Я уже пытался использовать
import tensorflow_datasets as tfds
builder = tfds.builder("mnist")
assert builder.info.splits['train'].num_examples == 60000
builder.download_and_prepare()
datasets = builder.as_dataset()
(x_train, y_train), (_, _) = tfds.as_numpy(datasets)
, но, как и ожидалось, это не сработало.
Есть идеи или у меня возникнет научиться использовать tenorflow_datasets, используя другой ресурс?