下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据，还有一条捷径就是获得公开的数据集，这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的，提供免费下载，可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...具体说来，keras.datasets模块包含了加载和获取流行的参考数据集的方法。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。...y_train和y_test: 整数标签列表（1或0）。
TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...一个TFRecord文件中存放的图片个数最多为1200个，如果超过了就会写入第二个TFRecord文件中： import os import tensorflow as tf from PIL import...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？
transformer 1、git clone https://github.com/Kyubyong/transformer.git 2、pip install sentencepiece 3、下载数据集...de-en.de.xml中内容大致是这个样子的： 中的内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...sess.run(train_init_op) summary_writer.close() logging.info("Done") 我们一行行来看： 首先调用了hparams.py中的函数...然后是data_load.py中用来加载数据集： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist
在深度学习中，数据是模型训练的基石。高质量的数据处理和准备是模型成功的关键。无论是使用经典的数据集（如 MNIST、CIFAR-10），还是处理自定义数据集，都需要掌握数据加载、预处理和增强的技巧。...本节将介绍如何加载常用的数据集。在 PaddlePaddle 中，加载内置数据集非常简单。...可以直接使用这些模块来加载数据，并进行后续的处理和训练。...使用 paddle.vision.datasets 模块加载内置数据集paddle.vision.datasets 模块提供了多个经典数据集的接口，例如：MNIST：手写数字数据集。...这些数据集可以通过简单的几行代码加载，并且支持自动下载和数据预处理。
一、Python 原生类型 TensorFlow接受了Python自己的原生数据类型，例如Python中的布尔值类型，数值数据类型（整数，浮点数）和字符串类型。...原生类型就像Numpy一样，TensorFlow也有属于自己的数据类型，你会在TensorFlow中看到诸如tf.int32, tf.float32除了这些之外，还有一些很有意思的数据类型例如tf.bfloat..., tf.complex, tf.quint.下面是全部的TensorFlow数据类型，截图来自tf.DType?...三、Numpy数据类型 你可能已经注意到了Numpy和TensorFlow有很多相似之处。TensorFlow在设计之初就希望能够与Numpy有着很好的集成效果。...TensorFlow数据类型很多也是基于Numpy的，事实上，如果你令 np.int32==tf.int32将会返回True.你也可以直接传递Numpy数据类型直接给TensorFlow中的ops。
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader from torch.utils.data import * IMDB + Dataset + Sampler...|| BatchSampler = DataLoader 数据库 DataBase Image DataBase 简称IMDB，指的是存储在文件中的数据信息。...数据集 DataSet 数据集 DataSet: 在数据库IMDB的基础上，提供对数据的单例或切片访问方法。 换言之，就是定义数据库中对象的索引机制，如何实现单例索引或切片索引。...数据并不一定是循规蹈矩的序惯访问，而需要随机打乱顺序来访问，或需要随机加权访问， 因此，按某种特定的规则来读取数据，就是采样操作，需要定义采样器：Sampler。...DataLoader 在实际计算中，如果数据量很大，考虑到内存有限，且IO速度很慢， 因此不能一次性的将其全部加载到内存中，也不能只用一个线程去加载。
为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。 TensorFlow图像数据集 1....Places 365 –顾名思义，Places 365包含超过180万张不同位置或场景的图像。其中一些类别包括办公室，码头和平房。Places 365是可用于场景识别任务的最大数据集之一。...图像中包含80个类别的150万个对象实例。 10. 开放图像挑战赛2019–包含约900万张图像，此数据集是在线上最大的带有标签的图像数据集之一。...它们是从2015年Yelp数据集挑战中包含的数据中提取的。...请访问TensorFlow网站以获取有关该平台如何帮助构建自己的模型的更多信息。 推荐阅读 yolo在keras和tensorflow 2.2中的实现
除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。...import tensorflow as tf# 从一个数组创建数据集。...1.定义数据集的构造方法这个例子使用了tf.data.Dataset.from_tensor_slice()，表明数据集是从一个张量中构建的。如果数据集是从文件中构建的，则需要相应调用不同的构造方法。...比如在自然语言处理的任务中，训练数据通常是以每行一条数据的形式存在文本文件中，这时可以用TextLineDataset来更方便地读取数据：import tensorflow as tf# 从文本创建数据集...而在数据集操作中，所有操作都在数据集上进行，这样的代码结构将非常的干净、整洁。
一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...二、Sklearn数据集种类 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded...三、Sklearn数据集 1.有关数据集的工具类 clearn_data_home 清空指定目录 get_data_home 获取sklearn数据根目录 load_files 加载类目数据 dump_svmlight_file...转化文件格式为svmlight/libsvm load_svmlight_file 加载文件并进行格式转换 load_svmlight_files 加载文件并进行格式转换 2.有关文本分类聚类数据集...mldata.org 在线下载的数据集
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
深度学习技术可以解决很多人类难以处理的问题，但也存在数据需求大和训练耗时长的缺点。 为了解决数据需求问题，常用的方法是数据增强（Data Augmentat）。...当我们需要大量的增强数据时（如构建出上百万的新图片），增强处理也会消耗大量的计算资源，导致训练过程变慢。...一个行之有效的解决方法是采用tensorflow.image函数来进行增强操作，该函数基于GPU计算，因此效率很高。...我们采用tensorflow的eager_execution，这样就可以不允许代码也可以看到数据增强的效果。...1.翻转图像 翻转图像是最常用的数据增强操作之一，可以很容易的对数据量进行翻倍。通常包括水平翻转、垂直翻转和随机翻转。
Tensorflow中，主要有以下几种数据类型（dtype），在旧版本中，不用加tf也能使用。 有符号整型tf.int8：8位整数。tf.int16：16位整数。tf.int32：32位整数。
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集
为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简单介绍一些TensorFlow中用于机器学习的大型数据集。我们将以下数据集的列表分为图像、视频、音频和文本。 TensorFlow图像数据集 1....该数据集中有43个类别不平衡的标签。 5. Places 365—顾名思义，Places 365包含180多万张不同地方或场景的图片。其中一些类别包括办公室、码头和别墅。...Open Images V4—这个数据集是上述Open Images数据集的另一个迭代。V4版本中包含了600个不同物体类别的1460万个边界框。这些边界框是由人类标注者手动绘制的。 12....它们是从2015年Yelp数据集挑战赛中的数据提取出来的。 虽然上述数据集是机器学习中最大、最广泛使用的一些TensorFlow数据集，但TensorFlow库是庞大的，并在不断扩展。...联系我们的销售团队或注册免费试用版，立即开始构建高质量的数据集。
/tensorflow/ 2.参考云水木石的文章，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DJxY_5pyjOsB70HrsBraOA 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...image.png 从上面的运行结果可以看出，3个集合的方法和属性基本相同。 我们会用到的是其中images、labels、next_batch这3个属性或方法。...第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用 from torchvision import transforms...output_6_0 Normalize 提供一个所有通道的均值（mean） 和方差（std），会将原始数据进行归一化，操作的数据格式是 Tensor mean = [0.5, 0.5, 0.5] std...output_8_0 对 PIL 数据操作的变换 ToTensor 将 PIL Image 或者 numpy.ndarray 格式的数据转换成 tensor transform = transforms.Compose...如果为 Fales 或省略，使输出图像的大小与输入图像相同。...output_50_0 其他 transforms.Compose 函数是将几个变化整合在一起的，变换是有顺序的，需要注意是变换函数是对 PIL 数据格式进行还是 Torch 数据格式进行变换
它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。...为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。我们已经将下面的列表分为图像、视频、音频和文本数据集。...5、Places 365 – 顾名思义，Places 365包含了180多万张不同地方或场景的图片。其中包括办公室、码头和小屋。Places 365是用于场景识别任务的最大数据集之一。...Coco TensorFlow Dataset 数据集包含330,000张图像，其中200,000张已被标注。在这些图像中有分布在80个类别中的150万个物体实例。...视频数据集 13、UCF101 – 来自中佛罗里达大学的UCF101是一个用来训练动作识别模型的视频数据集。该数据集有13,320个跨越101个动作类别的视频。
概念 数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。...当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。...，复杂度高5000 GPU hours RandAugment：减小搜索空间，所有变换采用相同的幅度 Refinement：在增强训练后再用原始数据训练一段时间 基于GAN的数据增强：利用原始数据分布生成新的数据...但一个关键问题是：针对特定的数据集、网络，哪一种增强方式是最适合的？...展望 数据增强是增大数据规模，减轻模型过拟合的有效方法，最近的研究也特别活跃。但目前的研究显示，最优的增强方式和数据集、网络都有关系，如何低成本地找到最优的增强方式，是一个非常难的问题。
tensorflow_datasets as tfds print(tfds.list_builders()) 在下载任何数据集之前，建议了解一些详细信息，例如数据集的功能和统计信息。...数据增强是训练健壮的深度学习模型的重要技术。...在训练期间将这些数据增强实时应用于数据集非常有用，而不是手动创建这些图像并将其添加到数据集中。...首先将3D输出展平（或展开）为1D，然后在顶部添加一个或多个Dense图层。数据集有5个类，从下载的数据集的元数据中获取该值。因此添加了一个带有5个输出和softmax激活的最终Dense层。...TF2.0中构建和部署图像分类器的内容： 使用TensorFlow数据集在几行代码中下载公开可用的数据集。
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