原文:创建数据集方法

一 基础数据准备 训练所需要的数据集合都存储在数据库中,还有部分文本文件首先对数据进行分类结构化存储 因为涉及到的是多分类问题 二 整理并存储原始数据集 使用numpy将所有需要数据读取出来 splitlines gt 按照 r n 或者 r n分割 设计标识符 将所有数据进行拼接 生产相应数量的标识 生成DataFrame数据结构 提取数据结构中多余的字符 将整合后的原始数据存储为csv文件 三 ...

2019-12-27 17:42 0 759 推荐指数:

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【猫狗数据集】pytorch训练猫狗数据集创建数据集

数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 猫狗数据集的分为训练25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch读取数据集有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中 ...

Thu Mar 05 06:25:00 CST 2020 1 4319
TensorFlow数据集(一)——数据集的基本使用方法

参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 例子:从一个张量创建一个数据集,遍历这个数据集,并对每个输入输出y = x^2 的值。 运行结果: ​ 数据是文本文件:创建数据集。 运行 ...

Sun Feb 10 22:36:00 CST 2019 0 1129
一、R语言—数据集创建

1. 向量 向量(vector)是用于存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数组。标量可以看作是 只含有一个元素的向量。 函数c( )可用来创建向量,例如: In [2]: ...

Wed Mar 23 23:05:00 CST 2022 0 1200
打乱数据集方法

原始数据存在一定的分布规律,所以学习曲线不平滑,如果数据量够大的话,打乱后会呈现随机分布,学习后更能体现样本的共性。为了加强模型的泛化能力,有时候需要打乱数据集(包括特征数据和标签),但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作: 1.通过随机化index 2. ...

Sat Sep 19 01:41:00 CST 2020 2 1509
Pytorch划分数据集方法

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便。但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的,但是搜出来还是没有我想要的。结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数 ...

Sat Mar 09 00:37:00 CST 2019 2 15934
深度学习-数据集增强-方法

Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount ...

Wed Oct 21 22:47:00 CST 2020 0 1252
[pytorch]数据集增强方法

数据增强的库 pytorch自带 imgaug https://github.com/aleju/imgaug 数据增强(旋转、翻转、加噪声、加对比度、亮度) (更多操作,也可以加天气效果,推荐) 它可以实现的效果包括添加噪音、仿射变换、裁剪、翻转、旋转等,其效果图如下所示 ...

Sat Apr 02 04:39:00 CST 2022 0 631
 
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