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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...那么,这个“压缩表示”实际上做了什么呢? 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息,可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换!它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构,以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器,现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集,则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外,来自此数据集的图像已经标准化,使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化,我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。

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    【MySQL】数据库的操作(上)

    目录前言创建数据库编码集和校验集不同校验集的区别删除数据库确认当前数据库查看数据库属性修改数据库属性备份与还原数据库和表的备份还原​创建数据库在上一篇文章中便有简单讲过这个操作,但还有一些其他的细节仍未阐述...图片图片不同的校验集读取同样的数据可能会得到不同的结果,更多的性质还需要自己去了解。 但数据库无论对数据做任何操作,都必须保证编码一致删除数据库一般投入使用的数据库最好不要删除,仅作为了解。...drop database 数据库名确认当前数据库我们都知道,在对数据库的表进行操作前,需要确保当前正处于目标数据库下。那我们该如何确定当前位于哪个数据库下呢?...数据库名 表名1 表名2 ... > 存储备份的文件路径 //备份表图片这样我们就完成了数据库的备份,打开备份生成的文件,我们可以看到,其中的操作我们都十分熟悉,就是建立这个数据库时进行的操作。...因此,数据库的备份本质上就是将建立该数据库的方法备份起来,恢复时只需要再使用一遍这些操作即可。图片值得注意的一点是,若备份时没有带上 -B选项,则恢复前需要先创建空的数据库并使用。

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    ------------数据库的加锁操作(上)

    从事一个项目,需要考虑数据的安全性,之前对于数据库这部分的数据操作学习的比较零散,由于手头的项目,于是系统的 学习了下数据库操作加锁的知识: -----------------------...数据库加锁: 简单的意思就是对于在执行一个操作(比如修改)时,对这个操作的对象加锁,放置其他操作读取到脏数据或者幽灵数据。    ...对于这点,我们需要简单的了解几个概念:  (1).什么是事务?        事务: 是用户定义的数据库操作系列,这些操作作为一个完整的工作单元执行。一个事务内的所有语句作为一个整体。...那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象发生了幻觉一样。...2.for update 排它锁,lock in share mode 共享锁 3.对于记录锁.必须开启事务. 4.行级锁定事实上是索引记录的锁定

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    分布式弹性数据集(上)

    而每次调用中间计算结果都需要进行一次硬盘的读取,反复对硬盘进行读写操作以及潜在的数据复制和序列号操作大大提高了计算的延迟。...一个可行的设想就是在分布式内存中,存储中间计算结果,因为对内存的读写操作速度远快于硬盘。 而 RDD 就是一个基于分布式内存的数据抽象,它不仅仅支持基于工作集的应用,同时具有数据流模型的特点。...逻辑上,我们可以认为 RDD 是一个大的数组。数组中的每个元素代表一个分区 ( Partition)。...在集群中,各个节点上的数据块会尽可能地存放在内存中,只有当内存没有空间时才会存入硬盘。这样可以最大化地减少硬盘读写的开销。...这样的容错特性也是 RDD 为什么是一个 “弹性” 的数据集的原因之一。 并行操作 由于单个 RDD 的分区特性,使得它天然支持并行操作,即不同节点上的数据可以被分别处理,然后产生一个新的 RDD。

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    数据结构—并查集《上》

    这是无量测试之道的第175篇原创   今天主要介绍的是并查集这种数据结构。其本质上是解决某一些特定问题的而设计出的数据结构。大家可以了解下这种数据结构,作为自己知识的储备。...通过一个实际的问题引出并查集   假设有 n 个村庄,有些村庄之间有连接的路,有些村庄之间并没有连接的路 设计一个数据结构,能够快速执行 2 个操作: 查询 2 个村庄之间是否有连接的路 连接 2...并查集(Union Find) 并查集也叫作不相交集合(Disjoint Set) 并查集有2个核心操作: 查找(Find):查找元素所在的集合 (这里的集合并不是特指Set这种数据结构,是指广义的数据集合...假设并查集处理的数据都是整型,那么可以用整型数组来存储数据。...合并 0 和 3,union(0, 3),0 所在集合为 {0, 1, 2},3 所在集合为 {3,4},如下: 代码如下: /** * 将v1所在集合的所有元素都嫁接到v2的父节点上 *

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    CIFAR10数据集实战-数据读取部分(上)

    本节课主要介绍CIFAR10数据集 登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站,可以自行下载数据集。 打开页面后 ?...前讲的MNIST数据集为0~9的数字识别,而这里的为10类物品识别。由上可见物品包含有飞机、汽车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片。...([ transforms.Resize((32, 32)), # .Compose相当于一个数据转换的集合 # 进行数据转换,首先将图片统一为32*32...transforms.ToTensor() # 将数据转化到Tensor中 ])) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在"cifar..."文件夹中 这里暂时不写Normalize函数 写到这里别忘了让pytorch自己下载数据集 在代码后面加入download=True即可实现 ]), download=True) Cifar_train

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    网络上最大的机器学习数据集列表

    二极管:密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE(密集的室内和室外深度)是一个数据集,其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确,密集,宽范围的深度测量值...我们建立了一个原始的机器学习数据集,并使用StyleGAN(NVIDIA的一项奇妙资源)构造了一组逼真的100,000张面孔。...我们的数据集是通过在过去2年中在我们的工作室中拍摄29,000多张69种不同模型的照片而构建的。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...TabFact:用于基于表的事实验证的大规模数据集 https://tabfact.github.io/ 我们引入了一个名为TabFact(网站:https://tabfact.github.io/)的大规模数据集...,该数据集由117,854条带注释的语句组成,涉及到16,573个Wikipedia表,它们的关系分为ENTAILED和REFUTED。

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    Python学习笔记(3):数据集操作-列的统一操作

    对数据库查询,将得到一个数据集: rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组...数据集是一个游标,只能用一次,如果需要反复查询,可以转换为列表再操作。 ? 但是,如果只能通过逐行循环来处理,就和以前的程序没啥区别了。...但rs无法附加,所以只能对转换的列表操作。 ? 也能成功,但总是不满意,转换为列表也有一定的耗费,最好能在游标的基础上来处理。...尝试3:对参数进行判断,如果是初始状态(元组类型),则用分量操作,否则,直接操作。 ?...python的分支判断取值,有两种方式:  条件 and 真的取值 or 假的取值  真的取值 if 条件 else 假的取值 但第一种在真的取值为“假”时会错误,所以使用第二种。

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    Python学习笔记(3):数据集操作-列的统一操作

    对数据库查询,将得到一个数据集: rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组...数据集是一个游标,只能用一次,如果需要反复查询,可以转换为列表再操作。 ? 但是,如果只能通过逐行循环来处理,就和以前的程序没啥区别了。...但rs无法附加,所以只能对转换的列表操作。 ? 也能成功,但总是不满意,转换为列表也有一定的耗费,最好能在游标的基础上来处理。...尝试3:对参数进行判断,如果是初始状态(元组类型),则用分量操作,否则,直接操作。 ?...python的分支判断取值,有两种方式:  条件 and 真的取值 or 假的取值  真的取值 if 条件 else 假的取值 但第一种在真的取值为“假”时会错误,所以使用第二种。

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