TensorFlow Datasets 数据集载入

TensorFlow Datasets 是一个开箱即用的数据集集合，包含数十种常用的机器学习数据集。通过简单的几行代码即可将数据以 tf.data.Datasets 的格式载入。关于 tf.data.Datasets 的使用可参考 tf.data。

该工具是一个独立的Python包，可以通过:

pip install tensorflow-datasets

安装。

在使用时，首先使用import导入该包

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

然后，最基础的用法是使用 tfds.load 方法，载入所需的数据集，如：

dataset = tfds.load("mnist", split=tfds.Split.TRAIN)
dataset = tfds.load("cats_vs_dogs", split=tfds.Split.TRAIN, as_supervised=True)
dataset = tfds.load("tf_flowers", split=tfds.Split.TRAIN, as_supervised=True)

该方法返回一个 tf.data.Datasets 对象。部分重要的参数如下：

• as_supervised ：若为True，则根据数据集的特性返回为 (input, label) 格式，否则返回所有特征的字典。

• split：指定返回数据集的特定部分，若无则返回整个数据集。一般有 tfds.Split.TRAIN （训练集）和 tfds.Split.TEST （测试集）选项。

当前支持的数据集可在 官方文档 或使用 tfds.list_builders() 查看。

当得到了 tf.data.Datasets 类型的数据集后，我们即可使用 tf.data 对数据集进行各种预处理以及读取数据。例如：

# 使用 TessorFlow Datasets 载入“tf_flowers”数据集
dataset = tfds.load("tf_flowers", split=tfds.Split.TRAIN, as_supervised=True)
# 对 dataset 进行大小调整、打散和分批次操作
dataset = dataset.map(lambda img, label: (tf.image.resize(img, [224, 224]) / 255.0, label)) \
    .shuffle(1024) \
    .batch(32)
# 迭代数据
for images, labels in dataset:
    # 对images和labels进行操作

详细操作说明可见 本文档的 tf.data 一节 。

提示

在使用 TensorFlow Datasets 时，可能需要设置代理。较为简易的方式是设置 TFDS_HTTPS_PROXY 环境变量，即

export TFDS_HTTPS_PROXY=http://代理服务器IP:端口