使用来自 Tensorflow 数据集的 load() 方法加载数据集的一部分答案

【问题标题】：Loading part of a dataset using load() method from Tensorflow datasets使用来自 Tensorflow 数据集的 load() 方法加载数据集的一部分
【发布时间】：2023-03-09 00:00:01
【问题描述】：

我正在尝试将 quick draw dataset 从 Tensorflow 数据集加载到 Google Colab。但由于它太大（~30GB），我只想下载或加载其中的一部分。我可以在 tensorflow_datasets 中使用 load() 方法吗？

这是代码：

    import tensorflow as tf
    import tensorflow_datasets as tfds

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

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow-datasets

【解决方案1】：

可以，请阅读TFDS: Splits and slicing。

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

【讨论】：

这是否意味着它只会从完整的包中下载 10% 或加载 10？谢谢
我不确定。谢谢，如果对您有帮助，请不要犹豫对这个问题进行投票。