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我使用的是colab，我有一个包含图片的文件夹。如何将它们随机拆分成三个文件夹？我希望在训练中是0.8，在val中是0.1，在测试中是0.1。我尝试了拆分文件夹库： splitfolders.ratio("content/data", output="output", seed=1337, ratio=(.8, .1, .1), group_prefix=None)
浏览 109提问于2021-10-24得票数 3
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我有一个很大的zip文件(100 Zip)，文件结构如下： train/ test/
...在"train“和"test”目录中是一堆没有其他子目录的图像文件。如何将目录拆分为包含所有列车图像的" train“zip和包含所有测试图像的" tes
浏览 1提问于2020-08-16得票数 0
根据我的理解，cross_val_score, cross_val_predict, and cross_val_validate可以使用K-fold validation。这意味着训练集部分作为训练集和测试集被迭代地使用。但是，我还没有看到任何关于如何处理验证的信息。数据似乎没有分成三组--培训、验证和测试集。cross_val_score、cross_val_predict和c
浏览 2提问于2019-04-21得票数 0
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我正在构建一个CNN模型，使用tensorflow 2对python中自己的数据集进行分类。如何准备目录中的数据集以将其加载到模型中。
浏览 5提问于2020-06-27得票数 0
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我在谷歌云视觉的开始训练对象检测模型方面有问题。我上传了4类342张图片，其中102张贴上标签。每个类别有38,24,20,20张标签图像，其中有些有多个包围框。它还写到：“您的数据集将自动拆分为列车、验证和测试集。”但是我所有的标签都在列里，val和测试栏都是零。还有其他方法来手动分割它们吗，还是我遗漏了一点？
浏览 6提问于2019-10-08得票数 4
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Am使用MNIST时尚数据集1-我已经将列车数据划分为5个不同的位置，每个位置只包含2个类别的图像。2-我在不同的模型中训练了每个位置数据集，并测试了所有(0到9)类图像的预测数据内容。问题->如何将所有5个经过训练的模型组合成一个模型，从而能够更准确地预测我的测试数据？
浏览 0提问于2019-09-15得票数 1
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我正在为列车组数据进行图像数据增强，并一直在编写增强代码。我在数据集中有12个类，即草、花、水果、灰尘和树叶，图像总数约为5539。我已经将数据集拆分为70%的训练集和15%的有效和测试数据集。列车文件夹还包括草、花、水果、灰尘和叶子文件夹。但是，在扩充之后，所有扩充的数据都已正确扩充，但存储在train文件夹中的某个位置，而不
浏览 24提问于2021-03-31得票数 1
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我想要使用的内置算法是图像分类。
我有400张JPG格式的数据集图像。这些图像来自两个不同的手机模型，即iPhone 6s plus和iPhone7plus，以便系统将它们分为两个不同的类。在列车的S3桶文件夹中，我有两个不同的文件夹来存储这些图像，它们分别是class_iphone6splus和class_iphone7plus 200的一个类。.在验证
浏览 0提问于2019-07-26得票数 1
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假设我们在一个文件夹中有30个文件: 1234567_val_2022-02-01.csv 1234567_train_2022-02-01.csv 1234567_test_2022-02-01.csv唯一ID和2022-02-01,2022-02-02格式的..are日期(%Y%M%D).我们将如何列出所有火车，测试和瓦尔.csv文件之间的2022-02-01和2022-02-03在蟒蛇？产出：
2022-02-01和2022-0
浏览 1提问于2022-02-18得票数 0
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在下列条款中，需要将数据集划分为列车、验证和测试文件夹，在这些文件夹中，测试文件夹不应包含标记的子文件夹。相反，它应该只包含一个文件夹(即Test_folder)。相反，如果我使用与列车和验证文件夹相同的文件夹结构(dataset\test\class_a\test_1.jp
浏览 0提问于2020-01-06得票数 7
我有一个由130个文件夹组成的数据集，每个文件夹包含32张照片。从每个文件夹中，我想将照片(26张用于培训，3张用于测试，3张用于验证)随机复制到相应的子文件夹(001,002,003.)在列车，验证和测试文件夹。所以我会有这样的东西：
- 002
-
浏览 2提问于2019-01-26得票数 1
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目前，我的数据集包含161个文件夹，每个文件夹中有500个数据(.img)。Total = 80500数据有没有我可以修改的代码？当前处于拆分为Train/Valid/Test并保存的过程中。下面显示了加载我的161个文件夹数据集的代码 import osimport cv2folders = glob.glob('
浏览 32提问于2021-02-05得票数 0
在本教程(以及Keras的官方文档中)中，MNIST数据集的加载方式如下：然而，没有解释为什么我们有两个元组的数据。我的问题是:什么是x_train 和 y_train ，以及它们与 x_test 和 y_test counterparts有什么不同？
浏览 0提问于2017-09-29得票数 13
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我有一个包含100样本的数据集，我想将其分为75%、25%和25%，分别用于列车验证和测试，然后我想用不同的比率(如80%、10%、10% )再次完成这一任务。为此，我使用了code，但我认为它在第二步中没有正确地分割数据，因为它会将数据从85%拆分到(85% x 85%)和(15% x 15%)。我的问题是：
对于任何给定的比率，是否有一个很好的清晰的方法来做正
浏览 1提问于2020-05-25得票数 0
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我有一个不平衡的 8类数据集，它在每个类中都有4子类，我想将它拆分为测试/火车集文件夹，数据集如下所示： |------ Class A | |---------Sub-Class 2 | |---------Sub-Class 4
因此，我正在寻找一个高效和专业的工具，可以帮助我把数据集分割成文件夹</
浏览 4提问于2019-12-29得票数 1
我是咖啡馆的新手，如果有人指导我，我会很感激。我打算使用convert_imagenet.cpp从jpg制作lmdb，但不能成功。create.sh的内容如下：# Create the caltech101 lmdb inputs echo "Error: VAL
浏览 0提问于2016-06-29得票数 0
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X_train, y_train = train[:, :-1], train[:, -1]执行上述代码将时间序列数据集拆分为培训- 75%和测试25%。我想控制列车测试分裂为80-20或90-10。有人能帮我理解如何将数据集分割成任意比例吗？注意：I不能为训练和测试随机拆分数据集，最近的值必须用于
浏览 8提问于2020-09-28得票数 5
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我正在尝试将我的图像(兔子和狗的数据集)划分为x_train、x_val、y_train、y_val和测试。我把每个类别(狗/兔子)的照片放在两个文件夹中:训练和测试。培训目录->兔子目录->兔子图片测试目录-&g
浏览 0提问于2019-01-19得票数 0
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嗨，伙计们，我试图创建一个培训，验证和测试数据集在python自行车共享数据集使用面向对象编程。我首先创建了一个名为"DATALOADER“的方法来读取文件，然后将数据拆分为列车、验证和测试集。但是，在执行代码时，我面临一些挑战。
粘贴上面的代码和下面的错误响应。需要一些帮助。--------------------------------------------------------------------- 错误消息： Ty
浏览 4提问于2022-03-24得票数 0
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