TensorFlow的一些数据集

本文分享了一系列可用于机器学习及图像处理等领域的资源下载链接,包括经典数据集如MNIST、CIFAR-10及各类图片数据集等。
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flower_photos

链接:https://pan.baidu.com/s/1dNw96k8gCdILdvbOAPj0rg
提取码:CGAI


mnist.npz

链接:https://pan.baidu.com/s/1t1MEFxRFPJuppnAMKUpHRQ
提取码:CGAI


心脏病heart.csv

链接:https://pan.baidu.com/s/1TLO6KHgHjGqSHw4SWGcHmA
提取码:CGAI


伊利亚特

链接:https://pan.baidu.com/s/15Tzw6wNWx2xkTzSPfRwaXA
提取码:CGAI


鸢尾花

链接:https://pan.baidu.com/s/1VxvpVjGM2CoiK2Uv2Z_5bg
提取码:CGAI


cifar-10

链接:https://pan.baidu.com/s/1tqmiGrkTSvLJSbZo-doiKw
提取码:CGAI


cartoonset10k和cartoonset100k

链接:https://pan.baidu.com/s/118xTSZ5EFmhrI0BwE4zUOA
提取码:CGAI

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 使用 TensorFlow 下载数据集 对于希望利用 TensorFlow 获取特定数据集的情况,一种常见的方式是使用 `tf.keras.utils.get_file` 函数来实现从网络下载指定的数据源并解压至本地路径。此方法适用于任何可以从互联网上公开获取的数据压缩包。 ```python import tensorflow as tf import pathlib data_root_orig = tf.keras.utils.get_file( origin='https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz', fname='flower_photos', untar=True ) data_root = pathlib.Path(data_root_orig) print(data_root)[^1] ``` 上述代码片段展示了如何下载花朵照片集合,并将其存储在一个由系统临时分配的位置中。这里使用的参数包括: - `origin`: 数据集的 URL 地址。 - `fname`: 文件名,在下载完成后会以此名称保存于缓存目录下。 - `untar`: 如果设置为 True,则自动解开 tar 归档文件。 除了手动指定链接外,TensorFlow 还内置了一些常用的数据集可以直接调用而无需额外配置。例如 MNIST 或者 Fashion-MNIST 等图像识别领域内的标准测试案例能够很容易地被加载入程序之中[^2]。 另外,为了简化自定义数据集的操作流程,官方还提供了专门用于构建个人化数据管道的支持工具——即 `tensorflow-datasets` 库。它允许开发者更便捷高效地准备训练样本以及验证集等资源[^3]。 最后值得注意的是,某些情况下并不一定非要先将整个数据集下载下来再做进一步操作;部分小型或结构简单的数据集支持在线读取模式,这意味着可以在不占用过多硬盘空间的前提下完成模型的学习过程[^4]。
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