<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2019 The TensorFlow Authors.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
Step1:  使用 tf.data 加载 pandas dataframes
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>
    <a target="_blank" href="https
Step2:  下载包含心脏数据集的 csv 文件。
Step3:  使用 pandas 读取 csv 文件。
Step4:  将 thal 列（数据帧（dataframe）中的 object ）转换为离散数值。
Step5:  使用 tf.data.Dataset 读取数据
使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 从 pandas dataframe 中读取数值。
使用 tf.data.Dataset 的其中一个优势是可以允许您写一些简单而又高效的数据管道（data pipelines)。从 loading data guide 可以了解更多。
Step6:  由于 pd.Series 实现了 __array__ 协议，因此几乎可以在任何使用 np.array 或 tf.Tensor 的地方透明地使用它。
Step7:  随机读取（shuffle）并批量处理数据集。
Step8:  创建并训练模型
Step9:  代替特征列
将字典作为输入传输给模型就像创建 tf.keras.layers.Input 层的匹配字典一样简单，应用任何预处理并使用 functional api。 您可以使用它作为 feature columns 的替代方法。
Step10:  与 tf.data 一起使用时，保存 pd.DataFrame 列结构的最简单方法是将 pd.DataFrame 转换为 dict ，并对该字典进行切片。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2019 The TensorFlow Authors.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
End of explanation
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-rc1
import pandas as pd
import tensorflow as tf
Explanation: 使用 tf.data 加载 pandas dataframes
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>
    <a target="_blank" href="https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/pandas_dataframe"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/tf_logo_32px.png">View on TensorFlow.org</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/load_data/pandas_dataframe.ipynb"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png">Run in Google Colab</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/load_data/pandas_dataframe.ipynb"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/GitHub-Mark-32px.png">View source on GitHub</a>
  </td>
  <td>
    <a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/zh-cn/tutorials/load_data/pandas_dataframe.ipynb"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/download_logo_32px.png">Download notebook</a>
  </td>
</table>
本教程提供了如何将 pandas dataframes 加载到 tf.data.Dataset。
本教程使用了一个小型数据集，由克利夫兰诊所心脏病基金会（Cleveland Clinic Foundation for Heart Disease）提供. 此数据集中有几百行CSV。每行表示一个患者，每列表示一个属性（describe）。我们将使用这些信息来预测患者是否患有心脏病，这是一个二分类问题。
使用 pandas 读取数据
End of explanation
csv_file = tf.keras.utils.get_file('heart.csv', 'https://storage.googleapis.com/applied-dl/heart.csv')
Explanation: 下载包含心脏数据集的 csv 文件。
End of explanation
df = pd.read_csv(csv_file)
df.head()
df.dtypes
Explanation: 使用 pandas 读取 csv 文件。
End of explanation
df['thal'] = pd.Categorical(df['thal'])
df['thal'] = df.thal.cat.codes
df.head()
Explanation: 将 thal 列（数据帧（dataframe）中的 object ）转换为离散数值。
End of explanation
target = df.pop('target')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df.values, target.values))
for feat, targ in dataset.take(5):
  print ('Features: {}, Target: {}'.format(feat, targ))
Explanation: 使用 tf.data.Dataset 读取数据
使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 从 pandas dataframe 中读取数值。
使用 tf.data.Dataset 的其中一个优势是可以允许您写一些简单而又高效的数据管道（data pipelines)。从 loading data guide 可以了解更多。
End of explanation
tf.constant(df['thal'])
Explanation: 由于 pd.Series 实现了 __array__ 协议，因此几乎可以在任何使用 np.array 或 tf.Tensor 的地方透明地使用它。
End of explanation
train_dataset = dataset.shuffle(len(df)).batch(1)
Explanation: 随机读取（shuffle）并批量处理数据集。
End of explanation
def get_compiled_model():
  model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
  ])
  model.compile(optimizer='adam',
                loss='binary_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
  return model
model = get_compiled_model()
model.fit(train_dataset, epochs=15)
Explanation: 创建并训练模型
End of explanation
inputs = {key: tf.keras.layers.Input(shape=(), name=key) for key in df.keys()}
x = tf.stack(list(inputs.values()), axis=-1)
x = tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu')(x)
output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model_func = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)
model_func.compile(optimizer='adam',
                   loss='binary_crossentropy',
                   metrics=['accuracy'])
Explanation: 代替特征列
将字典作为输入传输给模型就像创建 tf.keras.layers.Input 层的匹配字典一样简单，应用任何预处理并使用 functional api。 您可以使用它作为 feature columns 的替代方法。
End of explanation
dict_slices = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df.to_dict('list'), target.values)).batch(16)
for dict_slice in dict_slices.take(1):
  print (dict_slice)
model_func.fit(dict_slices, epochs=15)
Explanation: 与 tf.data 一起使用时，保存 pd.DataFrame 列结构的最简单方法是将 pd.DataFrame 转换为 dict ，并对该字典进行切片。
End of explanation
<END_TASK>