এই ডেটাসেট সংরক্ষণ করে এমন google API ব্যবহার করে অ্যাবালোন ডেটাসেট ডাউনলোড করা যেতে পারে। পান্ডাস লাইব্রেরিতে উপস্থিত 'read_csv' পদ্ধতিটি API থেকে একটি CSV ফাইলে ডেটা পড়তে ব্যবহৃত হয়। বৈশিষ্ট্যগুলির নামগুলিও স্পষ্টভাবে উল্লেখ করা হয়েছে৷
৷আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?
আমরা অ্যাবালোন ডেটাসেট ব্যবহার করব, যাতে অ্যাবালোনের পরিমাপের একটি সেট রয়েছে। অ্যাবালোন এক ধরনের সামুদ্রিক শামুক। লক্ষ্য হল অন্যান্য পরিমাপের উপর ভিত্তি করে বয়সের ভবিষ্যদ্বাণী করা।
নিচের কোডটি চালানোর জন্য আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারে Python কোড চালাতে সাহায্য করে এবং এর জন্য শূন্য কনফিগারেশন এবং GPUs (গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট) তে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস প্রয়োজন। জুপিটার নোটবুকের উপরে কোলাবোরেটরি তৈরি করা হয়েছে।
import pandas as pd
import numpy as np
print("The below line makes it easier to read NumPy values")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
print("Reading the csv data")
abalone_train = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/abalone_train.csv",
names=["Length", "Diameter", "Height", "Whole weight", "Shucked weight","Viscera weight", "Shell weight", "Age"]) কোড ক্রেডিট:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
আউটপুট
The below line makes it easier to read NumPy values Reading the csv data
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি পরিবেশে ডাউনলোড করা হয়৷ ৷
- CSV ডেটা 'read_csv' পদ্ধতি ব্যবহার করে পড়া হয়।
- ডেটাসেটের সমস্ত বৈশিষ্ট্যকে একইভাবে বিবেচনা করতে হবে।
- একবার এটি হয়ে গেলে, বৈশিষ্ট্যগুলি একটি একক NumPy অ্যারেতে মোড়ানো হয়৷
