[TF2.0]下载文件

最新推荐文章于 2023-12-20 16:55:04 发布
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本文介绍如何利用TensorFlow和pandas库读取并处理CSV文件，包括从Google Cloud Storage下载数据集，使用pandas进行数据框操作如查看前几行和数据类型，以及从数据框中分离目标变量。
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csv_file = tf.keras.utils.get_file('heart.csv', 'https://storage.googleapis.com/applied-dl/heart.csv')

df = pd.read_csv(csv_file)

df.head()

df.dtypes
CSV_COLUMN_NAMES = ['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species']
SPECIES = ['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica']

train_path = tf.keras.utils.get_file(
    "iris_training.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv")
test_path = tf.keras.utils.get_file(
    "iris_test.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv")

train = pd.read_csv(train_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)
test = pd.read_csv(test_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)

train.head()

train_y = train.pop('Species')
test_y = test.pop('Species')

 

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