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Chapitre 5. Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow
sequence_feature_descriptions)
parsed_content = tf.RaggedTensor.from_sparse(parsed_feature_lists["content"])
Puisque vous savez à présent comment stocker, charger et analyser efcacement
des données, l’étape suivante consiste à les préparer an qu’elles puissent alimenter
un réseau de neurones.
5.3 PRÉTRAITER LES CARACTÉRISTIQUES D’ENTRÉE
La préparation des données destinées à un réseau de neurones demande notamment de
convertir toutes les caractéristiques en caractéristiques numériques, généralement en les
normalisant. Plus précisément, si les données contiennent des caractéristiques ...