Données d'entrée

Introduction à TensorFlow en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

La diapositive montre un schéma de trois types de données : texte, images et données numériques.

Importer des données pour TensorFlow

Importer des données avec tensorflow
- Utile pour gérer des enchaînements complexes
- Pas nécessaire dans ce chapitre
Option plus simple utilisée ici
- Importer les données avec pandas
- Convertir en tableau numpy
- Utiliser dans tensorflow sans modification

Comment importer et convertir des données

# 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)

Dans ce chapitre, nous nous concentrons sur les données en format csv
Pandas propose aussi des méthodes pour d'autres formats
- P. ex. read_json(), read_html(), read_excel()

Paramètres de read_csv()

Paramètre	Description	Par défaut
`filepath_or_buffer`	Accepte un chemin de fichier ou une URL.	`None`
`sep`	Délimiteur entre les colonnes.	`,`
`delim_whitespace`	Booléen : délimiter les espaces blancs.	`False`
`encoding`	Encodage à utiliser, s'il y a lieu.	`None`

Utiliser des jeux de données mixtes

Cette image montre des données du jeu King County; la colonne du prix des maisons est en surbrillance.

Cette image montre des données du jeu King County; la colonne « waterfront » est en surbrillance.

Définir le type de données

# 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)

Définir le type de données

# 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)

Passons à la pratique !

Introduction à TensorFlow en Python