TensorFlow:如何从"wine_quality“创建自定义的”wine_quality“数据集？

Question

我发现创建一个自定义数据集非常困难，该数据集可以用于替换来自tensorflow_datasets的tensorflow_datasets数据集，这样我就可以用自己的数据重用其他代码：

导入tensorflow_datasets as tfds数据集= tfds.load(name="wine_quality"，as_supervised=True，split="train")

加载后，wine_quality数据集：

类型: PrefetchDataset

字符串形式：<预取数据集形状：({乙醇：()，氯化物：()，柠檬酸：()，密度：()，固定酸化<...>硫酸盐: tf.float64，总二氧化硫: tf.float32，挥发性酸度: tf.float32}，tf.int32)>长度: 4898文件：

c:\users\haozhen\miniconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py

Docstring:异步预取其输入的Dataset。Init :有关详细信息，请参阅Dataset.prefetch()。

input_dataset:输入数据集。buffer_size:有关细节，请参见Dataset.prefetch()。slack_period：(可选)一个整数。如果为非零，则在向执行中注入松弛之前确定GetNext调用的数量。这可能会减少步骤开始时的CPU争用。请注意，tensorflow用户不应该手动设置此操作；而是通过tf.data.Options.experimental_slack自动启用此行为。默认为无。

如何从csv创建自己的wine_quality数据集？

Answer 1

请访问下面的链接，以获得有关通过TFDS CLI创建自定义数据集的详细信息。https://www.tensorflow.org/datasets/add_dataset