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AIKB-020 - import tensorflow as tfimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport pathlibimport osLet!# change pltdef read_csv(filename?example_file.csv': return pd.read_csv(filename)def get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_test(test_file.csv): data = get_test(test_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_test(test_file.csv): data = get_test(test_file.csv) return data.reviewing().reindexdef read_csv(filename?example_file.csv': return pd.read_csv(filename)def get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexGet_df = read_csv(get_train(model_file.csv))return get_df# Load CSV with tensorflowdef reading_csv(example_file.csv'): return pd.read_csv(example_file.csv)plant_csv = read_csv(plant_data.csv')# node imagenetflix_img = np1/2/510Τ plant_csv = read_csv(plant_data.csv')# node imagenetflix_img = np# def change pltdef read_csv(filename?example_file.csv': return pd.read_csv(filename)def get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_test(test_file.csv): data = get_test(test_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_test(test_file.csv): data = get_test(test_file.csv) return data.reviewing().reindexdef read_csv(filename?example_file.csv': return pd.read_csv(filename)def get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv: data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv: data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv: data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv: data = get_train(model_file.csv) return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv: data = get_train(model_file.csv quality.csv' return pd.read_csv(quality.csv') return pd.read_csv(quality.csv' image_csv = read_csv(image_data.csv') Compare imag = pd.read_csv(example_file.csv'): change_csv = pd.read_csv(model_file.csv): return pd.read_csv(model_file.csv):he data = get_train(model_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_test(test_file.csv): data = get_test(test_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_test(test_file.csv): data = get_test(test_file.csv): return data.resterviewing().reindexdef get_train(model_file.csvPet Train = pd.read_csv('Train.csv')1/3/510return soil_data.reviewing().reindexstrain_data = pd.read_csv(plant_file.csv');# thermal constantsdef read csv(game_quality.csv'): return pd.read_csv(game_quality.csv')matrix_log = read_csv(method_file.csv', matrix_log= method.csv');find_game = read_csv(image_file.csv'): return pd.read_csv(image_file.csv'): return pd.read_csv(image_file.csv'): St data = get_train(model_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_test(t_test_file.csv): data = get_test(test_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv): data = get_train(model_file.csv): return data.reviewing().reindexdef get_train(model_file.csv: data = get_train(model_file.csv: return data.reviewing().reindexdef read_csv(filename?example_file.csv): return pd.read_csv(filename)'''''train_data = pd.read_csv('Pet_train.csv')create netflix_csv = read_csv('example_file.csv'): return pd.read_csv(filename)'''''''csv = read_csv(example_file.csv'): return pd.read_csv(example_file.csv')'H.TF.Tensor = tf.Tensorimport tensorflow as tfimport numpy as npqquality.csv cropped.png0/7/510
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