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法律研究如何使用Tensorflow顯示來自鮑魚資料集的樣本資料？
一旦使用Google API下載了鮑魚資料集，就可以使用“head”方法在控制檯上顯示一些資料樣本。如果向此方法傳遞一個數字，則將顯示這麼多行。它基本上顯示從開頭開始的行。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協作建立神經網路？
我們將使用鮑魚資料集，其中包含一組鮑魚的測量值。鮑魚是一種海蝸牛。目標是根據其他測量值預測年齡。
我們使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助透過瀏覽器執行 Python 程式碼，無需任何配置，並可以免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
print("Few samples of abalone data")
abalone_train.head()
print("The abalone dataset is copied to another memory location")
abalone_features = abalone_train.copy()
print("The age column is deleted")
abalone_labels = abalone_features.pop('Age')
abalone_features = np.array(abalone_features)
print("The features are displayed")
print(abalone_features)程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
輸出
Few samples of abalone data The abalone dataset is copied to another memory location The age column is deleted The features are displayed [[0.435 0.335 0.11 ... 0.136 0.077 0.097] [0.585 0.45 0.125 ... 0.354 0.207 0.225] [0.655 0.51 0.16 ... 0.396 0.282 0.37 ] ... [0.53 0.42 0.13 ... 0.374 0.167 0.249] [0.395 0.315 0.105 ... 0.118 0.091 0.119] [0.45 0.355 0.12 ... 0.115 0.067 0.16 ]]
解釋
- 使用“head”方法在控制檯上顯示了一些資料樣本。
- 資料集被複制到另一個記憶體位置，以便可以對其中一個數據集進行更改，同時保留另一個記憶體位置中資料集的原始性。
- 我們認為“年齡”列不相關，因此將其從資料集中刪除。
- 特徵顯示為向量。
更新於： 2021年2月19日
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