Data input

Pendahuluan TensorFlow di Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Slide menampilkan diagram tiga tipe data: teks, gambar, dan numerik.

Impor data untuk digunakan di TensorFlow

Data dapat diimpor dengan tensorflow
- Berguna untuk pipeline kompleks
- Tidak diperlukan di bab ini
Opsi lebih sederhana di bab ini
- Impor data dengan pandas
- Konversi ke array numpy
- Gunakan di tensorflow tanpa modifikasi

Cara impor dan konversi data

# 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)

Kita fokus pada data berformat csv di bab ini
Pandas juga punya metode untuk format lain
- Mis. read_json(), read_html(), read_excel()

Parameter read_csv()

Parameter	Deskripsi	Default
`filepath_or_buffer`	Menerima path file atau URL.	`None`
`sep`	Pemisah antar kolom.	`,`
`delim_whitespace`	Boolean untuk membatasi spasi putih.	`False`
`encoding`	Menentukan encoding jika ada.	`None`

Menggunakan dataset tipe campuran

Gambar ini menampilkan data dari dataset perumahan King County dengan kolom harga rumah disorot.

Gambar ini menampilkan data dari dataset perumahan King County dengan kolom tepi laut disorot.

Mengatur tipe data

# 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)

Mengatur tipe data

# 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)

Ayo berlatih!

Pendahuluan TensorFlow di Python