<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.
Step1:  tf.data を使って NumPy データをロードする
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https
Step2:  .npz ファイルからのロード
Step3:  tf.data.Dataset を使って NumPy 配列をロード
サンプルの配列と対応するラベルの配列があるとします。 tf.data.Dataset.from_tensor_slices にこれら2つの配列をタプルとして入力し、tf.data.Dataset を作成します。
Step4:  データセットの使用
データセットのシャッフルとバッチ化
Step5:  モデルの構築と訓練
<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.
End of explanation
 
import numpy as np
import tensorflow as tf
Explanation: tf.data を使って NumPy データをロードする
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/numpy"><img src="https://www.tensorflow.org/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/ja/tutorials/load_data/numpy.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/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/ja/tutorials/load_data/numpy.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png">View source on GitHub</a></td>
  <td><a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ja/tutorials/load_data/numpy.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png">Download notebook</a></td>
</table>
このチュートリアルでは、NumPy 配列から tf.data.Dataset にデータを読み込む例を示します。
この例では、MNIST データセットを .npz ファイルから読み込みますが、 NumPy 配列がどこに入っているかは重要ではありません。
設定
End of explanation
DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz'
path = tf.keras.utils.get_file('mnist.npz', DATA_URL)
with np.load(path) as data:
  train_examples = data['x_train']
  train_labels = data['y_train']
  test_examples = data['x_test']
  test_labels = data['y_test']
Explanation: .npz ファイルからのロード
End of explanation
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_examples, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_examples, test_labels))
Explanation: tf.data.Dataset を使って NumPy 配列をロード
サンプルの配列と対応するラベルの配列があるとします。 tf.data.Dataset.from_tensor_slices にこれら2つの配列をタプルとして入力し、tf.data.Dataset を作成します。
End of explanation
BATCH_SIZE = 64
SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100
train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE)
Explanation: データセットの使用
データセットのシャッフルとバッチ化
End of explanation
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10)
model.evaluate(test_dataset)
Explanation: モデルの構築と訓練
End of explanation
<END_TASK>