在炼丹时，数据的读取与预处理是关键一步。不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同，如果每个轮子都我们自己写的话，是很浪费时间和精力的。Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法，下面记录两个DEMO，便于加快以后的代码效率。 　　根据数据是否一次性读取完，将DEMO分为 ...

参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvision transform 对PIL.Image进行变换： 2. class ...

Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms) 1.DataLoader torch.utils.data.DataLoader():构建可迭代的数据装载器, 训练的时候，每一个for循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取 ...

　　0.当前最火热的项目之一就是机器学习了，而机器学习中有一座大山，就是NLP（自然语言处理）自然语言处理处理的是非结构化的数据，而且是字符串 ，我们知道计算机擅长处理的是数字，最好是0 1，十六进制什么的，实在不行10进制也凑合用，所以，要进行NLP第一关就是数据预处理。在此我只讲解过 程 ...

数据预处理章节，整理于《数据挖掘·概念与技术》第三章，如有错误，请指正，谢谢~ 1、概述 　　数据清理可以去除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据进行存储，如数据仓库。数据规约可以通过如聚集，删除冗余特征或聚类降低数据的规模。数据变换（如规约化 ...

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .lab ...

下面是我看到的一些数据处理以及训练的方法，主要是python的。 best paactices Performing feature correlation analysis early in the project.在项目初期进行特征相关分析。 Using multiple plots ...

mnist的数据预处理 mnist包含了0,1,2,3,4，5,6,7,8,9十个手写字体的image，大小为28*28*1。 mnist数据集在现在的image classification起的影响越来越小的。因为其数据量小，类别少，分类简单，一直没法能够作为算法比较的有效 ...