Загрузка части набора данных с использованием метода load() из наборов данных Tensorflow

Я пытаюсь загрузить набор данных для быстрого рисования из наборов данных Tensorflow в Google Colab. Но поскольку он слишком большой (~ 30 ГБ), я хочу загрузить или загрузить только его часть. Могу ли я сделать это, используя метод load() в наборах данных tensorflow_datasets?

Это код:

    import tensorflow as tf
    import tensorflow_datasets as tfds

    dataset, metadata = tfds.load(name = "quickdraw_bitmap", with_info=True, as_supervised=True)

Заранее спасибо.

python tensorflow tensorflow-datasets

14.12.2020 18:00

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

628

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Да, можете, прочтите TFDS: Разделение и нарезка.

dataset, metadata = tfds.load(name = "quickdraw_bitmap", 
                              with_info=True, 
                              as_supervised=True,
                              split='train[:10%]')

Означает ли это, что он загрузит только 10% или загрузит 10 из полного пакета? Спасибо

— 15.12.2020 05:02

Я не уверен. И спасибо, не стесняйтесь голосовать за вопрос, если он вам помог.

— 15.12.2020 07:01

14.12.2020 19:24