数据集

pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)

首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n,in,out)方法,用来构建VGG中每个block中的卷积核和池化层: n是这个block中卷积层的数目,in是输入的通道数,out是输出的通道数 有了block以后,我们还需要一个方法把形成的bl... »

基于Tensorflow读取MNIST数据集时网络超时的解决方式

最近在学习TensorFlow,比较烦人的是使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('/temp/mnist_data/') X = mnist.t... »

keras使用Sequence类调用大规模数据集进行训练的实现

使用Keras如果要使用大规模数据集对网络进行训练,就没办法先加载进内存再从内存直接传到显存了,除了使用Sequence类以外,还可以使用迭代器去生成数据,但迭代器无法在fit_generation里开启多进程,会影响数据的读取和预处理效率,在本文中就不在叙述了,有需要的可以另外去百度。 下面是我所使用的代码 class SequenceData(Sequence): def __init__(s... »

Keras自动下载的数据集/模型存放位置介绍

Mac # 数据集 ~/.keras/datasets/ # 模型 ~/.keras/models/ Linux # 数据集 ~/.keras/datasets/ Windows # win10 C:\Users\user_name\.keras\datasets 补充知识:Keras_gan生成自己的数据,并保存模型 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from __future__ im... »

tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集

本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集,供大家参考,具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import inpu... »

在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index) print(index[0:20]) X_train=X_train[index,:,:,:]#X_train是训练集,y_train是训练标签 y_train=y_train[index] 补充知识:Keras中shuffle和... »

用pandas划分数据集实现训练集和测试集

1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分 数据:使用kaggle上Titanic数据集 划分方法:随机划分 # 导入pandas模块,sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.... »

pytorch加载自己的图像数据集实例

之前学习深度学习算法,都是使用网上现成的数据集,而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验,用到自己的图像数据集的时候,才发现无从下手 ,相信很多新手都会遇到这样的问题。 参考文章https://www.jb51.net/article/177613.htm 下面代码实现了从文件夹内读取所有图片,进行归一化和标准化操作并将图片转化为tensor。最后读取第一张图片并显示。 # 数据处理 impo... »

keras实现VGG16 CIFAR10数据集方式

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropou... »

解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

keras的数据集源码下载地址太慢。尝试过修改源码中的下载地址,直接报错。 从源码或者网络资源下好数据集,下载好以后放到目录  ~/.keras/datasets/    下面。 其中:cifar10需要改文件名为cifar-10-batches-py.tar.gz ,cifar100改为 cifar-100-python.tar.gz , mnist改为 ... »

tensorflow实现残差网络方式(mnist数据集)

介绍 残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层。但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的。 如下图所示: 实线的Connection部分,表示通道相同,如上图的第一个粉色矩形和第三个粉色矩形,都是3x3x64的特征图,由于通道相同,所以采用计算方式为H(x)=F(x)+x 虚线的的Connec... »

使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集方式

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错,在mnist数据集是常用的入门集数据,VGG层数非常多,如果严格按照规范来实现,并用来训练mnist数据集,会出现各种问题,如,经过16层卷积后,28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络,现在称其为VGGNet。它主要的贡... »

keras-siamese用自己的数据集实现详解

Siamese网络不做过多介绍,思想并不难,输入两个图像,输出这两张图像的相似度,两个输入的网络结构是相同的,参数共享。 主要发现很多代码都是基于mnist数据集的,下面说一下怎么用自己的数据集实现siamese网络。 首先,先整理数据集,相同的类放到同一个文件夹下,如下图所示: 接下来,将pairs及对应的label写到csv中,代码如下: import os import random imp... »

pandas分批读取大数据集教程

此外,Pandas数据处理能力也一流。Pandas 数据库会帮我们摆脱这种困境。pandas 有read_csv ()方法来上传数据,存储为CSV 格式。试试强大的pandas 工具吧!Chunksize是指pandas 一次能读取到多少行csv文件。Pandas 在读取信息的时候,无法删除列。以上这篇pandas分批读取大数据集教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家... »

tp5.1 框架数据库-数据集操作实例分析

本文实例讲述了tp5.1 框架数据库-数据集操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 数据库的查询结果也就是数据集,默认的配置下,数据集的类型是一个二维数组,我们可以配置成数据集类,就可以支持对数据集更多的对象化操作,需要使用数据集类功能,可以配置数据库的resultset_type参数如下: return [ // 数据库类型 'type' => 'mysql', // 数据库连接DSN配置... »

PHP数据集构建JSON格式及新数组的方法

自己写了个PHP结果集转换成JSON格式的函数,可以直接调用:复制代码 代码如下:function RecordToJson($recordset) { $jstr='[‘; while($rs = $recordset->Fetch()) { //$nick = iconv(“GBK”,’utf-8′,$rs[‘nic... »

php中将指针移动到数据集初始位置的实现代码[mysql_data_seek]

复制代码 代码如下: 定义和用法 mysql_data_seek() 函数移动内部结果的指针。语法 mysql_data_seek参数 描述 data 必需。该结果集从 mysql_query() 的调用中得到。想要设定的新的结果集指针的行数。0 指示第一个记录。row 的取值范围应该从 0 到 mysql_num_rows - 1。但是如果结果集为空,要将指针移动到 0 会失败并发出 E_W... »

python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集)

此操作目的是为了制作自己的数据集,深度学习框架进行数据准备,此操作步骤包括对文件夹进行操作,将两个文件夹合并至另一个文件夹 该实例为一个煤矿工人脸识别的案例;首先原始数据集(简化版的数据集旨在说明数据准备过程)如下图所示: 该数据集只有三个人的数据,A01代表工人甲的煤矿下的照片,B01代表工人甲下矿前的照片,同理A02、B02代表工人乙的矿下、矿上的照片数据。。。 如下图所示 矿下 矿上 开始制... »

PyTorch加载自己的数据集实例详解

数据预处理在解决深度学习问题的过程中,往往需要花费大量的时间和精力。 数据处理的质量对训练神经网络来说十分重要,良好的数据处理不仅会加速模型训练, 更会提高模型性能。为解决这一问题,PyTorch提供了几个高效便捷的工具, 以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化加速数据加载。 数据集存放大致有以下两种方式: (1)所有数据集放在一个目录下,文件名上附有标签名,数据集存放格式如下: r... »

python实现提取COCO,VOC数据集中特定的类

1.python提取COCO数据集中特定的类 安装pycocotools github地址:https://github.com/philferriere/cocoapi pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 提取特定的类别如下: from pycocotools.coc... »

将数据集制作成VOC数据集格式的实例

在做目标检测任务时,若使用Github已复现的论文时,需首先将自己的数据集转化为VOC数据集的格式,因为论文作者使用的是公开数据集VOC 2007、VOC2012、COCO等类型数据集做方法验证与比对。 一、VOC数据集格式 –VOCdevkit2007 –VOC2007 –Annotations (xml格式的文件) –000001.xml ... »

将labelme格式数据转化为标准的coco数据集格式方式

labelme标注图像生成的json格式: { "version": "3.11.2", "flags": {}, "shapes": [# 每个对象的形状 { # 第一个对象 "label": "malignant", "line_color": null, "fill_color": null, "points": [# 边缘是由点构成,将这些点连在一起就是对象的边缘多边形 [ 371, # ... »

在这里插入图片描述

TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型

Tensorflow内置了许多数据集,但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集,这里TensorFlow 官网也给介绍文档,官方文档。这里对整个流程做一个总结(以手势识别的数据集为例)。 1、 收集手势图片 数据集下载 方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式, 以同样的形式在建立一个测试集,当然也可以不弄,在程序里处理。 2、构建数据集 导入相关的包 import... »

将自己的数据集制作成TFRecord格式教程

在使用TensorFlow训练神经网络时,首先面临的问题是:网络的输入 此篇文章,教大家将自己的数据集制作成TFRecord格式,feed进网络,除了TFRecord格式,TensorFlow也支持其他格 式的数据,此处就不再介绍了。建议大家使用TFRecord格式,在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列。 1. 原本的数据集 此时,我有两类图片,分别是xiansu100,xiansu60,... »

TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法

MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_... »

Page 1 of 9123»