Interesante el formato Base64, informaci贸n que me sirvi贸 en el siguiente enlace:
https://www.serverlab.ca/tutorials/linux/administration-linux/how-to-base64-encode-and-decode-from-command-line/
C贸mo utilizar TensorFlow 2.0 con Python
Redes neuronales con TensorFlow
Introducci贸n a TensorFlow 2.0
Manejo y preprocesamiento de datos para redes neuronales
Uso de data pipelines
C贸mo cargar bases de datos JSON
Cargar bases de datos CSV y BASE 64
Preprocesamiento y limpieza de datos
Keras datasets
Datasets generators
Aprende a buscar bases de datos para deep learning
C贸mo distribuir los datos
Crear la red neural, definir capas, compilar, entrenar, evaluar y predicciones
Optimizaci贸n de precisi贸n de modelos
M茅todos de regularizaci贸n: overfitting y underfitting
Recomendaciones pr谩cticas para ajustar un modelo
M茅tricas para medir la eficiencia de un modelo: callback
Monitoreo del entrenamiento en tiempo real: early stopping y patience
KerasTuner: construyendo el modelo
KerasTuner: buscando la mejor configuraci贸n para tu modelo
Almacenamiento y carga de modelos
Almacenamiento y carga de modelos: pesos y arquitectura
Criterios para almacenar los modelos
Fundamentos de aprendizaje por transferencia
Introducci贸n al aprendizaje por transferencia
Cu谩ndo utilizar aprendizaje por transferencia
Carga de sistemas pre-entrenados en Keras
API funcional de Keras
Uso sistemas pre-entrenados de TensorFlow Hub
Resultados de entrenamiento
Introducci贸n a variables relevantes del TensorBoard
An谩lisis y publicaci贸n de resultados del entrenamiento
Introducci贸n al despliegue de modelos en producci贸n
Siguientes pasos con deep learning
Cargar bases de datos CSV y BASE 64
5/28Recursos
Aportes 2
Preguntas 2
Ordenar por:
Leer la base de datos en JSON con contenido BASE64
#
import json
import base64
from PIL import Image
url = "/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_base64/data.json"
with open(url) as f:
data = json.load(f)
base64_img_bytes = data["b"].encode("utf-8") #
path_img = "/tmp/decoded_image.png"
with open(path_img, "wb") as file_to_save:
decoded_image_data = base64.decodebytes(base64_img_bytes)
file_to_save.write(decoded_image_data)
img = Image.open(path_img)
img
Leer la base de datos en CSV
#
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from PIL import Image
train = pd.read_csv("/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_train/sign_mnist_train.csv")
test = pd.read_csv("/tmp/databasesLoadData/sign_mnist_test/sign_mnist_test.csv")
print(train.head())
print(train.shape)
labels = train['label'].values
train.drop('label', axis = 1, inplace = True)
print(train.head())
images = train.values
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