<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:  Carregar um pandas.DataFrame
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>
    <a target="_blank" href="https
Step2:  Fazer download do arquivo csv que contém o conjunto de dados do coração.
Step3:  Ler o arquivo csv usando pandas.
Step4:  Converta a coluna thal, que é um objeto no dataframe para um valor numérico discreto
Step5:  Carregar dados usando o tf.data.Dataset
Use tf.data.Dataset.from_tensor_slices para ler os valores de um dataframe do pandas.
Uma das vantagens do uso do tf.data.Dataset é que ele permite escrever pipelines de dados simples e altamente eficientes. Leia o [loading data guide] (https
Step6:  Como um pd.Series implementa o protocolo __array__, ele pode ser usado de forma transparente em praticamente qualquer lugar que você usaria um np.array ou um tf.Tensor.
Step7:  Aleatório e lote do conjunto de dados.
Step8:  Crirar e treinar um modelo
Step9:  Alternativa para colunas de características
Passar um dicionário como entrada para um modelo é tão fácil quanto criar um dicionário correspondente de camadas tf.keras.layers.Input, aplicar qualquer pré-processamento e empilhá-los usando a [API funcional] (../../guide/keras/functional.ipynb). Você pode usar isso como uma alternativa para [colunas de características] (../keras/feature_columns.ipynb).
Step10:  A maneira mais fácil de preservar a estrutura da coluna de um pd.DataFrame quando usado com tf.data é converter o pd.DataFrame em um dict e dividir esse dicionário.
<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
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
try:
  # %tensorflow_version only exists in Colab.
  %tensorflow_version 2.x
except Exception:
  pass
import pandas as pd
import tensorflow as tf
Explanation: Carregar um pandas.DataFrame
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>
    <a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/pandas_dataframe"><img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png" />Ver em TensorFlow.org</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/pt-br/tutorials/load_data/pandas_dataframe.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png" />Executar no Google Colab</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/pt-br/tutorials/load_data/pandas_dataframe.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png" />Ver código fonte no GitHub</a>
  </td>
  <td>
    <a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/pt-br/tutorials/load_data/pandas_dataframe.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png" />Baixar notebook</a>
  </td>
</table>
Este tutorial fornece um exemplo de como carregar dataframe do pandas em um tf.data.Dataset.
Este tutorial usa um pequeno [conjunto de dados] (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/heart+Disease) fornecido pela Cleveland Clinic Foundation for Heart Disease. Existem várias centenas de linhas no CSV. Cada linha descreve um paciente e cada coluna descreve um atributo. Usaremos essas informações para prever se um paciente tem uma doença cardíaca, que neste conjunto de dados é uma tarefa de classificação binária.
Ler os dados usando pandas
End of explanation
csv_file = tf.keras.utils.get_file('heart.csv', 'https://storage.googleapis.com/applied-dl/heart.csv')
Explanation: Fazer download do arquivo csv que contém o conjunto de dados do coração.
End of explanation
df = pd.read_csv(csv_file)
df.head()
df.dtypes
Explanation: Ler o arquivo csv usando pandas.
End of explanation
df['thal'] = pd.Categorical(df['thal'])
df['thal'] = df.thal.cat.codes
df.head()
Explanation: Converta a coluna thal, que é um objeto no dataframe para um valor numérico discreto
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: Carregar dados usando o tf.data.Dataset
Use tf.data.Dataset.from_tensor_slices para ler os valores de um dataframe do pandas.
Uma das vantagens do uso do tf.data.Dataset é que ele permite escrever pipelines de dados simples e altamente eficientes. Leia o [loading data guide] (https://www.tensorflow.org/guide/data) para obter mais informações.
End of explanation
tf.constant(df['thal'])
Explanation: Como um pd.Series implementa o protocolo __array__, ele pode ser usado de forma transparente em praticamente qualquer lugar que você usaria um np.array ou um tf.Tensor.
End of explanation
train_dataset = dataset.shuffle(len(df)).batch(1)
Explanation: Aleatório e lote do conjunto de dados.
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)
  ])
  model.compile(optimizer='adam',
                loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
                metrics=['accuracy'])
  return model
model = get_compiled_model()
model.fit(train_dataset, epochs=15)
Explanation: Crirar e treinar um modelo
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)(x)
model_func = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)
model_func.compile(optimizer='adam',
                   loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
                   metrics=['accuracy'])
Explanation: Alternativa para colunas de características
Passar um dicionário como entrada para um modelo é tão fácil quanto criar um dicionário correspondente de camadas tf.keras.layers.Input, aplicar qualquer pré-processamento e empilhá-los usando a [API funcional] (../../guide/keras/functional.ipynb). Você pode usar isso como uma alternativa para [colunas de características] (../keras/feature_columns.ipynb).
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: A maneira mais fácil de preservar a estrutura da coluna de um pd.DataFrame quando usado com tf.data é converter o pd.DataFrame em um dict e dividir esse dicionário.
End of explanation
<END_TASK>