इनपुट डेटा

Python में TensorFlow परिचय

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

स्लाइड में तीन डेटा टाइप का डायग्राम है: टेक्स्ट डेटा, इमेज डेटा, और न्यूमेरिक डेटा.

TensorFlow में उपयोग हेतु डेटा इम्पोर्ट करना

tensorflow से डेटा इम्पोर्ट कर सकते हैं
- जटिल पाइपलाइनों को मैनेज करने में उपयोगी
- इस अध्याय के लिए आवश्यक नहीं
इस अध्याय में सरल तरीका
- pandas से डेटा इम्पोर्ट करें
- डेटा को numpy array में बदलें
- बिना बदलाव tensorflow में उपयोग करें

डेटा कैसे इम्पोर्ट और कन्वर्ट करें

# 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)

इस अध्याय में हम csv फॉर्मेट में स्टोर डेटा पर फोकस करेंगे
Pandas में अन्य फॉर्मेट के लिए भी मेथड हैं
- जैसे read_json(), read_html(), read_excel()

read_csv() के पैरामीटर

Parameter	Description	Default
`filepath_or_buffer`	फ़ाइल पाथ या URL स्वीकार करता है.	`None`
`sep`	कॉलम के बीच डिलिमिटर.	`,`
`delim_whitespace`	व्हाइटस्पेस को डिलिमिट करने का Boolean.	`False`
`encoding`	आवश्यक हो तो उपयोग होने वाला एनकोडिंग.	`None`

मिक्स्ड-टाइप डेटासेट का उपयोग

यह इमेज King County हाउसिंग डेटासेट का डेटा दिखाती है, जिसमें house price कॉलम हाइलाइटेड है.

यह इमेज King County हाउसिंग डेटासेट का डेटा दिखाती है, जिसमें waterfront कॉलम हाइलाइटेड है.

डेटा टाइप सेट करना

# 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)

डेटा टाइप सेट करना

# 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)

अभ्यास करते हैं!

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