Girdi verileri

Python ile TensorFlow’a Giriş

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Slayt, üç farklı veri türünün şemasını gösterir: metin verisi, görüntü verisi ve sayısal verisi.

TensorFlow’da kullanım için veri içe aktarma

Veriler tensorflow ile içe aktarılabilir
- Karmaşık veri akışlarını yönetmek için kullanışlıdır
- Bu bölüm için gerekli değildir
Bu bölümde daha basit bir yol kullanıyoruz
- Veriyi pandas ile içe aktarın
- Veriyi numpy dizisine dönüştürün
- tensorflow içinde doğrudan kullanın

Veri nasıl içe aktarılır ve dönüştürülür

# Import numpy and pandas
import numpy as np
import pandas as pd

# Load data from csv
housing = pd.read_csv('kc_housing.csv')

# Convert to numpy array
housing = np.array(housing)

Bu bölümde csv formatındaki verilere odaklanacağız
Pandas, diğer formatları da destekler
- Örn. read_json(), read_html(), read_excel()

read_csv() parametreleri

Parametre	Açıklama	Varsayılan
`filepath_or_buffer`	Dosya yolu veya URL alır.	`None`
`sep`	Sütun ayırıcı.	`,`
`delim_whitespace`	Boşlukla ayırma için Boole değeri.	`False`
`encoding`	Gerekirse kullanılacak kodlamayı belirtir.	`None`

Karma tipte veri kümelerini kullanma

Bu görsel, King County konut veri setinden alınan ve konut fiyatı sütunu vurgulanan verileri gösterir.

Bu görsel, King County konut veri setinden alınan ve kıyı şeridi (waterfront) sütunu vurgulanan verileri gösterir.

Veri türünü ayarlama

# Load KC dataset
housing = pd.read_csv('kc_housing.csv')

# Convert price column to float32
price = np.array(housing['price'], np.float32)

# Convert waterfront column to Boolean
waterfront = np.array(housing['waterfront'], np.bool)

Veri türünü ayarlama

# Load KC dataset
housing = pd.read_csv('kc_housing.csv')

# Convert price column to float32
price = tf.cast(housing['price'], tf.float32)

# Convert waterfront column to Boolean
waterfront = tf.cast(housing['waterfront'], tf.bool)

Hadi pratik yapalım!

Python ile TensorFlow’a Giriş