Tensorflow中数据读取的基本机制。 事实上，必须先读入数据后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9秒，那么没过1s，GPU都会有0.1s无事可做，大大降低了运算的效率。...在Tensorflow中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列” 机器学习中一个概念是epoch，对于一个数据集来讲，运行一个epoch就是将这个数据集中的图片全部计算一遍。...此后，计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序运行起来。 数据增强 深度学习通常会要求拥有充足数量的训练样本，一般来说，数据的总量越多，训练得到的模型效果会越好。...对于图像类型的训练数据，所谓的数据增强（Data Augmentation）方法是指利用平移、缩放、颜色等变换，人工增大训练集样本的个数，从而获得更充足的训练数据，使得模型训练的效果更好。...深度残差模型的优势在于使用了跳过链接，让神经网络从拟合F(x)变成拟合F(x)-x。残差比原始函数更容易学习，也更适合深层模型迭代，因此，即使训练非常深的神经网络也不会发生非常严重的过拟合。
softmax识别手写数字 # 导入tensorflow import tensorflow as tf # 导入数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...占位符不依赖于其他的Tensor，它的值由用户自行传递给Tensorflow，通常用来存储样本数据和标签。如定义的x，是用来存储训练图片数据的占位符。...={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels})) 两层卷积网络分类： # coding:utf-8 import tensorflow as tf # 导入数据集...tf.global_variables_initializer()) # 训练2000步 for i in range(2000): batch=mnist.train.next_batch(50) # 每100步报告一次在验证集上的准确率...i,train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_porb:0.5}) #训练结束后报告在测试集上的准确率
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素：数据、算法、算力。...数据在深度学习中占据着非常重要的地位，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。...极市平台收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。...6.KITTI深度数据集 KITTI-depth 包含超过 93,000 个深度图以及相应的原始 LiDaR 扫描和 RGB 图像。...鉴于大量的训练数据，该数据集应允许训练复杂的深度学习模型，以完成深度补全和单幅图像深度预测的任务。此外，该数据集提供了带有未发布深度图的手动选择图像，作为这两个具有挑战性的任务的基准。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1....下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/.../~mlearn/MLRepository.html CASIA WebFace Database 中科院自动化研究所的几种数据集，里面包含掌纹，手写体，人体动作等6种数据集；需要按照说明申请，免费使用...微软人体姿态数据库 MSRC-12 Gesture Dataset 手势数据集 http://www.datatang.com/data/46521 备注：数据堂链接：http://www.datatang.com...文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...Stanford Large Network Dataset Collection http://snap.stanford.edu/data/index.html 再就是说说几个跟互联网有关的数据集...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！
没有概念介绍，也没有细节描述，这一次仅是应大家要求分享一些深度学习的资料。...下面是一些深度学习的相关资料： 视频课程 关于深度学习的视频课程网上很多，这里给出几个口碑比较好的： 1）斯坦福Tensorflow课程 https://web.stanford.edu/class.../cs20si/ 2）斯坦福CS231n 李飞飞 深度学习和计算机视觉 http://study.163.com/course/introduction.htm?...书籍 后台回复: DL 即可获取到关于深度学习的书籍 回复：ML 可获取机器学习的相关书籍 插播回复：atmos 获取相关的气象类书籍 关于书籍的话，应该不需要说太多了，能看花书的话可以先看花书。...TensorFlow 作为Google开源的非常热门的深度学习框架，TensorFlow得到了广泛的应用。近日，TensorFlow中文论坛也已经建立，而且微信公众号和中文网站也已经建立了很久。
如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...ImageNet是李飞飞实验室主导的一个项目，目标是构建一个计算机视觉研究的大型数据库，关键词从WordNet中选取。...开始的开始，imagenet是一个连经费都申请不到的整理数据的项目，为很多研究者们不耻，但科技公司的竞赛热情以及数据集史无前例的多样性，让陷身于过拟合的算法，从数据集本身看到了新的出路，之后的故事大家也就都知道了
comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据集...inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据集 ?...eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集 Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据 KITTI Vision...Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集 ?...leeds_sport_poses.jpg 4语义标注 MSRC-21 微软数据集 https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding
官网：www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍：CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集 PASCAL VOC ?...、Pascal VOC 数据集介绍 COCO ?...Leader Board：detection-leaderboard 官网：cocodataset.org 介绍：Microsoft COCO 数据集、COCO数据库 2015年举办的COCO比赛...，是COCO数据集的第一次问世。...官网：www.image-net.org 介绍：Imagenet数据集 专用为 分类任务 的数据集，现被用于训练basemodel。
---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习和深度学习在我们的问题中的应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE的尝试 未来的工作 GitHub存储库...---- 4.数据来源 这个分析的数据集来自Kaggle，一个流行的在线社区或者数据科学家的数据平台。 ? 了解数据 训练集由140多万件产品组成，第二阶段测试集由340多万件产品组成。...训练数据分为训练集和测试集。 对于基本线性回归模型，测试集包含10%的数据，对于深度学习模型，测试集包含总数据的20%。...为了进一步提高分数，我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习 递归神经网络（RNN）擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元（GRU），它是一种新型的RNN，训练速度更快。...所有这些共同构成了我们的深度学习模型的80维特征向量。 ? 嵌入 除了训练测试的划分，深度学习（DL）管道的数据准备遵循与ML管道相同的例程。
前一段时间写了系列的机器学习入门，本期打算写深度学习入门数据集，第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据集主要用来做图像识别。...这个数据集包含图像和标签，图像信息由32*32像素大小组成，标签包含10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。...这个数据集的目的是，用这些标注好的数据训练深度学习模型，使模型能够识别图片中的目标。比如，我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。 一、数据集 官网地址 官网上提供多种格式数据集，我们选bin。...github.com/tensorflow/models 代码位置models/tutorials/image/cifar10/ 2.1运行训练代码 >python cifar10_train.py，如果数据集没有下载...，那么要重新下载数据集，运行结果如下： Filling queue with 20000 CIFAR images before starting to train.
Fasion-MNIST是一位老师推荐给我的，要求我在做完MNIST-handwriting数据之后，再玩一下fmnist。这个数据集也是28*28的灰度图像，你可以从下面的图片看清图片内容。...这个数据集是由一家德国的时尚科技公司Zalando提供的，我觉一家公司把定位成时尚科技公司，而不是电商平台，是把科技创新能力作为主要生产力。...本文主要用Keras编写模型，训练数据，并以清晰的可视化方式展示。...查看数据 数据可以从git仓库上下载，https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据，...colab.research.google.com/github/margaretmz/deep-learning/blob/master/fashion_mnist_keras.ipynb 运行以上程序，10分钟会验证集准确率能达到
在 codelab 项目中，你将学习如何构建并训练出能够识别手写数字的神经网络。在这过程中，当这个神经网络的准确度提升至 99％时，你还会发现深度学习专业人士用来有效训练模型的贸易工具。...这个 codelab 项目使用的是 MNIST 数据集，这个包含 60,000 个有标记数字的集合是几届博士努力近二十年的成果。...MNIST 数据集包含了 10,000 个测试数字。此处你能看到每个数字对应的大约 1000 种书写形式，其中所有错误识别的数字列在顶部（有红色背景）。...你会看到，随着训练的进行，训练和测试数据的损失会减少，而这个现象是好的，意味着神经网络正在学习。X 轴表示了学习过程中的迭代。 ? 这个准确度只是正确识别的数字的百分比，是在训练和测试集上计算出的。...在这个学习过程中，你所学到的技术，并不局限于 MNIST 数据集。实际上，这些技术在训练神经网络的过程中被广泛使用。作为礼物，下面提供的内容可以用来帮助你回忆已经所学的内容。 ?
Why MNIST MNIST数据集对深度学习初学者来说应该是最友好的数据集了： 拿来即用，你只需要专注于模型搭建就好（数据处理真的很费时间）； 数据集不大，很适合普通玩家，一般的PC都能跑的动，能快速的反馈结果...严格来说，softmax回归应该不算深度学习，不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型，所以如果你之前没接触过Tensorflow，我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。...代码：softmax 训练时长：1分钟 测试集准确率：92%左右 ---- CNN&RNN?...代码：CNN or RNN 训练时长：1-2小时 测试集准确率：99.2%左右 ---- 基于PyTorch的CNN&RNN? 执行效率没有去仔细比较，不过直观来说，差别不大。...代码：基于PyTorch的CNN&RNN 训练时长：1-2小时 测试集准确率：99.2%左右 ---- 生成对抗网络（GAN）?
它提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。此外，MindSpore的领域开发库也提供了大量的预加载数据集，可以使用API一键下载使用。...本教程将详细介绍不同的数据集加载方式、数据集常见操作和自定义数据集方法。...自定义数据集 mindspore.dataset模块提供了加载常用公开数据集和标准格式数据集的API。...对于MindSpore暂不支持直接加载的数据集，可以通过构造自定义数据加载类或自定义数据集生成函数的方式来生成数据集，然后通过GeneratorDataset接口实现自定义方式的数据集加载。...GeneratorDataset支持通过可随机访问数据集对象、可迭代数据集对象和生成器构造自定义数据集。 可随机访问数据集 可迭代数据集 生成器 总结 这一节主要是针对数据集的一个处理。
很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。...深度学习(CV方向)的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、Fashion MNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的ImageNet数据集、用于检测和分割的PASCAL...可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。...2009年由斯坦福的李飞飞主导的一个项目形成的一个数据集。...7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。
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。...现在我们已经编写好了脚本，让我们使用Bing图像搜索API下载深度学习数据集的图像。
MNIST MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)....测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST数据库的文件格式 数据以非常简单的文件格式存储，用于存储矢量和多维矩阵。...所以对于训练集（train-images-idx3-ubyte：training set images ）数据的偏移量从offset 0016开始。...而标签集（train-labels-idx1-ubyte）数据的偏移量是从offset 0008开始的。 将读取的数据转化成数字保存到列表中，然后使用matplotlib输出一下效果。 代码 #!...参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 详解 MNIST 数据集 https://
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...：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,...DataLoader的一个重要作用是可以批量的从数据集中取出数据，方便程序进行并行计算，这极大了提高了深度学习程序的运行效率import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset
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