How can you represent features and labels in a TensorFlow dataset?

Đáp án đúng: "All of the above". tf.data.Dataset.from_tensor_slices nhận nhiều dạng đầu vào và cắt theo chiều đầu tiên thành từng cặp đặc trưng và nhãn, sau đó mọi phần tử trong dataset đều được chuyển thành tensor. "Using NumPy arrays" đúng vì có thể truyền thẳng cặp mảng NumPy đặc trưng và nhãn vào hàm này, đây là cách hay gặp nhất; nhưng chỉ chọn nó là chưa đủ. "As pandas DataFrames" cũng đúng, vì có thể truyền dict(df) cùng cột nhãn để mỗi cột thành một đặc trưng có tên; chọn riêng nó lại bỏ sót hai cách kia. "As tensors" đúng vì dataset có thể được tạo trực tiếp từ tensor như tf.constant và mọi phần tử bên trong rốt cuộc đều là tensor; chọn riêng nó cũng chưa trọn. Do cả ba cách đều dùng được nên lựa chọn bao gồm tất cả là câu trả lời đầy đủ.