Dữ liệu đầu vào

Nhập môn TensorFlow bằng Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Slide hiển thị sơ đồ ba loại dữ liệu: văn bản, hình ảnh và số.

Nhập dữ liệu cho TensorFlow

Có thể nhập dữ liệu bằng tensorflow
- Hữu ích để quản lý pipeline phức tạp
- Không cần cho chương này
Cách đơn giản hơn dùng trong chương này
- Nhập dữ liệu bằng pandas
- Chuyển dữ liệu sang mảng numpy
- Dùng trong tensorflow không cần sửa đổi

Cách nhập và chuyển đổi dữ liệu

# 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)

Chúng ta sẽ tập trung vào dữ liệu ở định dạng csv trong chương này
Pandas cũng có phương thức xử lý các định dạng khác
- Ví dụ: read_json(), read_html(), read_excel()

Tham số của read_csv()

Tham số	Mô tả	Mặc định
`filepath_or_buffer`	Nhận đường dẫn tệp hoặc URL.	`None`
`sep`	Ký tự phân tách cột.	`,`
`delim_whitespace`	Boolean: có phân tách theo khoảng trắng hay không.	`False`
`encoding`	Mã hóa sử dụng (nếu có).	`None`

Dùng tập dữ liệu kiểu hỗn hợp

Hình này hiển thị dữ liệu từ bộ dữ liệu nhà ở King County với cột giá nhà được tô nổi bật.

Hình này hiển thị dữ liệu từ bộ dữ liệu nhà ở King County với cột mặt nước (waterfront) được tô nổi bật.

Thiết lập kiểu dữ liệu

# 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)

Thiết lập kiểu dữ liệu

# 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!

Nhập môn TensorFlow bằng Python