目录 　　数据集对象的建立 　　提示 　　数据集对象的预处理 　　`Dataset.shuffle()` 时缓冲区大小 `buffer_size` 的设置 　　使用 `tf.data` 的并行化策略提高训练流程效率 　　数据集元素的获取与使用 　　实例：cats_vs_dogs ...

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在准备数据集时,darknet并不要求我们预先对图片resize到固定的size. darknet自动帮我们做了图像的resize. darknet训练前处理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet ...

有时候，针对某一个应用领域，想要获取大量的图像数据集比较困难，而使用深度学习技术训练一个模型需要一定数量的数据集，对当前有限的数据进行扩充就变得非常必要。 常用的图像增强技术有： 1、颜色增强（color jittering） 利用图像亮度，饱和度，对比度 ...

(二) 各颗粒度下数据集的确定 本项目可对三种颗粒度负荷数据进行预测分别为15min，1h, 1d 1. ...

在（一）和（二）中简单介绍了LUNA16数据集的组成，以及肺结节的可视化，有了对数据集的基本了解后，还要对数据集进行预处理，计算机视觉中原始数据一般不会直接送入神经网络，这里也是如此。 这篇博客想写已经有好久了，迟迟没有动笔，还是因为自己看过几个版本的预处理，有些地方有些混淆，有些地方犹豫该采取 ...

因为MNIST数据是28*28的黑底白字图像，而且输入时要将其拉直，也就是可以看成1*784的二维张量（张量的值在0~1之间），所以我们要对图片进行预处理操作，是图片能被网络识别。 以下是代码部分 ...

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