本系列分三部分，完成后你将拥有自己的Pokedex： 本文中，我们使用Bing图像搜索API来构建我们的图像数据集。 下一篇，我将演示如何进行实现，使用Keras训练CNN来识别每个神奇宝贝。...如何快速构建深度学习图像数据集 为了构建我们的深度学习图像数据集，我们需要利用微软的Bing图像搜索API，这是微软认知服务的一部分，用于将AI的视觉识别、语音识别，文本识别等内容带入应用程序。...在今天的博客文章的中，我将演示如何利用Bing图像搜索API快速构建适合深度学习的图像数据集。 创建认知服务帐户 在本节中，我将简要介绍如何获免费的Bing图片搜索API帐户。...从截图中我们可以看到，该试用版包含了Bing的所有搜索API，每月总共有3,000次处理次数，足以满足我们构建第一个深度学习图像数据集需求。...使用Python构建深度学习数据集 现在我们已经注册了Bing图像搜索API，我们准备构建深度学习数据集。
本篇我们还是用序列化的（串行的）卷积神经网络，基于CIFAR-10数据集创建图像识别模型。...cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10 #(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() #从网络下载数据集...loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) tf.keras.Model.fit()进行测试试数据与模型的拟合...可以看出，训练完后模型在验证集上的预测准确度高达98%。..., x_test / 255.0 #加载模型 new_model = tf.keras.models.load_model('my_cifar10_model.h5') #利用加载后的模型对整个验证集做预测
fashion_mnist 和 mnist 一样，都是深度学习入门用的简单数据集，两者的图片尺寸一样，都是28x28。...fashion_mnist的训练集有6万张图片，测试集有1万张图片，全是衣服、鞋、包包之类的图片，共10个类别： Label Class： 0 T-shirt/top 1 Trouser 2...plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() ''' #加入新的维度，Conv2D需要颜色chanels维度 #彩色图片数据集就不需要...verbose=2) print('\nTest accuracy: ', test_acc) model.save('my fashion_mnist mode.h5') 10个Epoch后，测试集上的准确度已达...下面的代码用于预测一组图片（测试集）： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 21 18:12:16 2019 @author: Administrator
损失函数和优化器 loss_function = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 假设我们有一些训练数据...火种二：动态计算图的强大 PyTorch使用动态计算图（Dynamic Computation Graph），也就是说，图的构建是在代码运行时动态进行的，这允许你进行更为直观的模型构建和调试。...这让PyTorch在处理可变长度的输入，如不同长度的文本序列或时间序列数据时，显得游刃有余。动态图的特性也使得在网络中嵌入复杂的控制流成为可能，比如循环和条件语句，这些都是静态图难以做到的。...火种四：实践举例 看一个实际的例子，如何用PyTorch来构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字，也就是著名的MNIST数据集： python import torch.optim as optim...我们还通过构建一个CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字，讲述了整个模型的设计、训练和评估过程。 希望你能有所收获～～
编辑丨极市平台 宠物图像数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5TAgdC 一个包含 37 个类别的宠物数据集，每个类别大约有 200 张图像。...街景门牌号 (SVHN) 数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWb SVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。...文档影印和内容数据 数据集下载地址：http://m6z.cn/6nF67S MediaTeam Oulu Document 数据集是一个文档扫描图像和文档内容数据集，包含 500篇 1975年之前的文档信息...斯坦福狗狗数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/6nF6kM 斯坦福狗数据集包含来自世界各地的 120 种狗的图像。...该数据集是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的，用于细粒度图像分类任务。
数据格式概述 在制作我们的流数据之前，先再次介绍一下数据集，MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成，表示为128x32 I / Q矩阵；但是，在数据集中，有许多段属于同一磁道，即，雷达信号持续时间较长...上面的图像来自hezi hershkovitz 的文章，并显示了一个完整的跟踪训练数据集时，结合所有的片段。红色的矩形是包含在这条轨迹中的单独的部分。白点是“多普勒脉冲”，代表被跟踪物体的质心。...生成细分流 一旦将数据集转换为轨迹，下一个问题就是以更快的方式进行拆分和移动。在这里，Numpy提供了执行快速的，基于矩阵的操作和从一条轨迹快速生成一组新的片段所需的所有工具。...最后一点对于确保每个批的数据分布合理是至关重要的。 生成流数据集正是IterableDataset类的工作。...它与Pytorch中的经典（Map）Dataset类的区别在于，对于IterableDataset，DataLoader调用next（iterable_Dataset），直到它构建了一个完整的批处理，而不是实现一个接收映射到数据集中某个项的索引的方法
数据是机器学习的必备条件，输入数据的质量高低，是影响机器学习模型效果的决定性因素条件之一。对于机器学习的学习者而言，拥有一个数据集来练手是第一步。...在scikit-learn中，提供了多种构建数据的方法 1....简单数据集 在机器学习领域，有很多常用的数据集，在scikit-learn中，内置了这些常用数据集，通过对应的函数可以直接加载，对于回归算法而言，常用数据集的加载函数如下 1. load_boston(...真实数据集 这里的真实数据集也是经典的数据集之一，只不过数据量较大，所以没有内置在模块中，采用了从网络上下载的方式，对于回归算法而言，有以下加载函数 1. fetch_california_housing...4) 对于没有数据集练手的初学者而言，这个数据集的构建功能真的是及时雨，可以让我们更加专注于下游数据处理，模型搭建和验证的学习中去。
在深度学习中，无论是做哪项任务，图像、文本或是声音，都涉及到数据的处理，而数据通常包含在数据集中paddle当中有两个重要的类是和数据集相关的：Dataset和DataLoader【Dataset】它位于...paddle.io.Dataset，用于定义数据集这里只介绍它的__getitem__和__len__两个方法1....它定义了获取数据集长度的行为下面的代码使用Dataset定义了一个基础的数据集：import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset): def __init...labels=[0,1,0,0,1,0]mydata=MyDataset(data,labels)for i in range(len(mydata)): print(mydata[i])在这里，我们构建了一个小型数据集...：它的数据部分为列表data，标签部分为列表labels，各有6个元素我们创建了MyDataset类(继承自paddle.io.Dataset)，并用它创建了一个mydata实例(传入了数据集data,
2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章 机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目 第二篇 上一篇机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题...第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....获取数据 2.1 常用数据集 在我们学习机器学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集，而不是人工数据集，采用这种人工数据集在实际应用中会让系统表现很糟糕，因为人工数据集一般都和真实场景下的数据有较大的差异...幸运的是，现在有非常多的开源数据集，并且涵盖了多个领域，这里介绍几个常用的可以查找数据集的网站以及一些在计算机视觉常用的图像数据集： Kaggle 数据集:每个数据集都是一个小型社区，用户可以在其中讨论数据...大多数数据集都是免费的，但是在使用任何数据集之前，用户需要检查一下许可要求。 计算机视觉数据集：Visual Data包含一些可以用来构建计算机视觉(CV)模型的大型数据集。
希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 这篇文章将详细讲解利用数据增强方法实现图像数据集的扩充。...通常，在某些情况下我们会缺失数据集或需要自主构建数据集，此时数据增强将发挥重要作用，本文以水书图像为例，通过五大类方法扩充数据集。本文以代码和方法为主，原理知识整个系列的众多文章已经介绍过。...二.数据集构造 作者构造了如下图的初始数据集，共计12个水族文字，您可以猜猜它们的含义。 PS：我写的水书看着还不错，丑萌丑萌的 O(∩_∩)O 初始数据集如下图所示，大家猜中了吗？...方法1：通过图像提取采集水族古籍中的古文字，并构造数据集 方法2：通过数据增强的方法生成更多的数据集 方法3：利用GAN算法生成类似的数据集，但前提仍需要学习 此外，在真实场景中，我们会遇到很多缺乏图像数据的情况...因此，本文主要介绍数据增强扩充水书图像数据集的案例。 三.数据增强 1.什么是数据增强 数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。
1：数据集构建器:是系统的核心部件，为了满足多变的数据分析需求，它具备强大的功能，这里包括数据分析时用到的各区域，分别包汇总区域、行维度区域、列维度区域、排序区与筛选区域。下面会详细说明。...这里主要讲讲数据集构建器 结果集：原来叫视图。你所需要的数据就来源于在结果集中选中的表 ? 数据集：每新建一个图表就会产生一个数据集。显示的名字就是你当前选中的图表名 ?...汇总：顾名思义就是数据整合，例如勾选收入，它就会将收入进行汇总。注意前面的小图标T表示text型数据，Z是表示是数值型的数据，只有选中前面为Z的才可以进行数据的汇总。 ?...聚合(总和)：表示你要以什么数据来显示。收入的总和还是收入的平均值等等 ?...同期：这里会添加新的字段，这个字段是与其他某个时期进行对比，例如选中年和-1，表示数据与对应的去年进行对比，月和-1就是和上个月比较。负数表之前，正数表之后。 ?
Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...张量的例子 它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...数据集和其他TF操作可以用C ++或Python构建。我选择了C ++路由，这样我就可以学习一些TF C ++框架。然后我用Python包装它们。...TF IO pcap数据集的源代码目录结构 Tensorflow使用Bazel作为构建系统，Google于2015年开源。以下是PcapDataset BUILD文件。...tests/test_pcap_eager.py 希望这可以帮助构建自己的自定义数据集。
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～ 宠物图像数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn...街景门牌号 (SVHN) 数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWb SVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。...文档影印和内容数据 数据集下载地址：http://m6z.cn/6nF67S MediaTeam Oulu Document 数据集是一个文档扫描图像和文档内容数据集，包含 500篇 1975年之前的文档信息...斯坦福狗狗数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/6nF6kM 斯坦福狗数据集包含来自世界各地的 120 种狗的图像。...该数据集是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的，用于细粒度图像分类任务。
还有无数的网站致力于成为诸如开放政府、重要研究出版物中使用的学术数据等领域数据集的中央注册中心。 这或许说明了这一点：数据无处不在。...一个预构建的数据集是一个很好的起点，但是它绝不应该被免除审查：即使在短期内需要做大量的工作，也要修改或替换不合适的数据集。 ? 03 构建数据集 要从头创建数据集，你必须从某个地方获取原始数据。...这些工作通常分为三个主要的维度：记录数据、整理数据和收集数据。 免责声明 每个国家都有自己关于数据集收集、存储和维护的法律法规。...在没有首先检查数据集合法性的情况下，你决不能采取任何行动来获取数据集。...数据整理 数据整理是将多个信息源组合起来，以创建要分析的新数据的实践过程。可以通过从报告中提取数据、从不同的在线来源合并数据或查询API等方法来构建。
nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=1, stride=stride), 这时运行的输出为 torch.Size([2, 128, 16, 16]) 这时为检测整个数据是否...print('after conv:', x.shape) x = self.outlayer(x) 该段输出 after conv: torch.Size([2, 1024, 32, 32]) 首先为减小数据量
先引入相关包 import torch import torch.nn as nn 准备构建resnet单元 class ResBlk(nn.Module): # 与上节一样，同样resnet的...self.extra = nn.Sequential() 最后在定义后，返回结果out 至此resnet block模块构建完毕 现代码为 import torch import torch.nn as
再定义一个ResNet网络 我们本次准备构建ResNet-18层结构 class ResNet(nn.Module): def __init__(self): super(ResNet...3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64) ) # 紧跟着要进行四次这样的单元 # 构建辅助函数...，使[b, 64, h, w] => [b, 128, h, w] self.blk1 = ResBlk(64, 128) # 构建辅助函数，使[b, 128, h, w...] = > [b, 256, h, w] self.blk2 = ResBlk(128, 256) # 构建辅助函数，使[b, 256, h, w] = > [b, 512...由于我们要进行10分类问题，要将添加代码 self.outlayer = nn.Linear(1024, 10) 和 x = self.outlayer(x) return x 为确定具体维度大小，我们先构建假数据
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息，包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 当当网搜索页面爬取。
本文以Ames住房数据集为例，对数据进行聚类，并构建回归模型。 摘要 本文将根据41个描述性分类特征的维度，运用无监督主成分分析(PCA)和层次聚类方法对观测进行分组。...结果与讨论 本项目中，我们将机器学习技术应用于Ames住房数据集，用79个解释变量来预测房屋的销售价格，其中包括41个分类变量（分类型变量），38个连续数值变量（连续型变量）。...通过使用41个分类特征来识别数据集内的组群，我们可以将数据集分解为方差更小的子集，并找到更好地描述每个特定房屋子集的模型。...首先通过PCA对数据集进行降维，以避免大量分类变量造成的“维度灾难”效应。...未来工作 此时，“概念验证”的关键缺失是对新数据进行训练和分类的能力。在引入测试集时，要先基于训练得到的参数将新数据被分为有标记的组。这就需要一个有监督的聚类方法，比如决策树或支持向量机(SVM)。
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