Python Academy

Работа с датасетами

Datasets — легкая и расширяемая библиотека для обмена и доступа к наборам данных (они же датасеты).

Наборы данных также предоставляют доступ к оценочным метрикам, предназначенных для того, что бы сообщество могло делиться новыми наборами данных.

Из плюсов библиотеки можно выделить следующее:

— Кэширование данных;
— Совместимость с NumPy, pandas, PyTorch, TenserFlow 2 и JAX;
— Все наборы данных отображаются в памяти.

Основные методы, которые понадобятся в работе с датасетами:

list_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.

Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.

#Datasets

www.tg-me.com/fr/Python Academy/com.python_academy/752

21.5K viewsJan 17, 2022 at 16:01

Работа с датасетами

Datasets — легкая и расширяемая библиотека для обмена и доступа к наборам данных (они же датасеты).

Наборы данных также предоставляют доступ к оценочным метрикам, предназначенных для того, что бы сообщество могло делиться новыми наборами данных.

Из плюсов библиотеки можно выделить следующее:

— Кэширование данных;
— Совместимость с NumPy, pandas, PyTorch, TenserFlow 2 и JAX;
— Все наборы данных отображаются в памяти.

Основные методы, которые понадобятся в работе с датасетами:

list_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.

Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.

#Datasets

BY Python Academy