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法律研究如何使用Tensorflow加载来自鲍鱼数据集的csv数据？
可以使用存储此数据集的 Google API 下载鲍鱼数据集。Pandas 库中提供的“read_csv”方法用于将数据从 API 读取到 CSV 文件中。特征名称也明确指定。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协同工作以创建神经网络？
我们将使用鲍鱼数据集，其中包含一组鲍鱼的测量值。鲍鱼是一种海螺。目标是根据其他测量值预测年龄。
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，并且无需任何配置即可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
import pandas as pd
import numpy as np
print("The below line makes it easier to read NumPy values")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
print("Reading the csv data")
abalone_train = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/abalone_train.csv",
names=["Length", "Diameter", "Height", "Whole weight", "Shucked weight","Viscera weight", "Shell weight", "Age"])代码来源：https://tensorflowcn.cn/tutorials/load_data/csv
输出
The below line makes it easier to read NumPy values Reading the csv data
解释
- 将所需的包下载到环境中。
- 使用“read_csv”方法读取 CSV 数据。
- 数据集中的所有特征都需要被同等对待。
- 完成后，将特征包装到单个 NumPy 数组中。
更新于： 2021年2月19日
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