我有一些训练数据,当我将它赋给jupyter笔记本中的一个变量时,它似乎会自动转换为一个对象, 例如 train_data = [("Uber blew through $1 million a week", [(0, 4, 'ORG')]),("Android Pay expands to Canada", [(0, 11, 'PRODUCT'), (23, 30, 'GPE')])] 但是当我从文本文件中读取相同的数据时 with open(path, 'r') as myfile:
da
我的直觉:Sqlite3将是从文件中读取数据的最快方法。我怀疑他们做了工程,解决了问题。
,我的恐惧,:对特定行的C、Fopen和F寻觅将更快,使用更少的能量。
在sqlite中有几个数据库。有序的字符串列表。死的很简单。一个字段和大约300 K行。
CREATE TABLE t (f TEXT)
我正在对他们进行二进制搜索,使用Sqlite,其中“rowid”等于.选择中间值。检查字符串是否大于或小于,然后分治。就像灯光一样快。
SELECT f FROM t WHERE rowid = %q
问题是,即使压缩经过充分训练和优化的数据,文本文件也要小得多。例如,我有一个具有以下属性的数据集:
在我创建一个训练国际象棋位置的神经网络的项目中,我从database.lichess.org下载了7000万个游戏,从每个游戏中提取出每个动作的位置,并将赢、输和绘制的位置保存到不同的文件中。
我现在基本上可以开始训练我的神经网络了,但如果我现在开始训练的话,这些位置就会被游戏组合起来--例如,前90个位置(每次上半场后45次移动)都来自同一场比赛。这意味着,几乎整个迭代的训练将严重偏向于某一游戏的结果。
显而易见的解决方案是将文本文件中的每一行随机化,但我知道如何做到这一点的唯一方法如下:
import random as rand
def shuffle_lines(textfile_
数据集:两个大的文本文件,用于训练和测试它们的所有单词都是标记化的。部分数据如下:“富尔顿县大陪审团周五表示,对亚特兰大最近初选的调查没有发现任何违规行为的证据”( )。
问:如何将训练中未见的测试数据中的每个单词替换为Python中的单词"unk“?
到目前为止,我通过以下代码制作了字典,以统计文件中每个单词的出现频率:
#open text file and assign it to varible with the name "readfile"
readfile= open('C:/Users/amtol/Desktop/NLP/Homework_1/
我正在使用datumbox framework.In进行情感分析,datumbox的代码示例用于情感分析的训练示例取自包含pos和neg句子的资源文件夹
为了获得更好的准确性,我们需要越来越多的训练有素的样本,我们只是不能从一个文件中加载所有数据,对吧?现在,我想从磁盘中获取数据,但无法在datumbox的配置文件中找到如何修复配置属性,从而无法从磁盘中获取经过训练的示例。
在代码示例中,我们从文件中提取经过训练的示例,如下所示。
Map<Object, URI> datasets = new HashMap<>(); //The examples of each ca
我知道如何使用输入管道从文件中读取数据:
input = ... # Read from file
loss = network(input) # build a network
train_op = ... # Using SGD or other algorithms to train the network.
但是如何在多个输入管道之间切换呢?比方说,如果我想在训练流水线的训练集上训练1000个批次的网络,然后在另一个流水线的验证集上验证它,然后继续训练,然后验证,然后训练,等等。
使用feed_dict很容易实现这一点。我也知道如何使用检查点来实现这一点,就像在cifar-10示例中一
我有一个有500k数据的文本文件。
我正在运行一个循环来存储一些信息。就像..。
$file = fopen("top-1-500000.txt", "r") or exit("Unable to open file!");
while(!feof($file)) { //some function
mysql_query("INSERT INTO table (name) VALUES ('$value')");
} fclose($file);
问题是当循环在中间停止时,我需要通过手动读取mySQ
我得到两个文本文件中的训练数据及其相应的标签(整数1,2,...,9)。这两个文本文件都是数字序列。
训练集中的第一500个数字对应于第一数据点,第二500个数字对应于第二数据点,等等。
我想提取具有标签2或标签3的训练点的子集。我的实现非常慢:
import numpy as np
ytrain_old = np.genfromtxt('TrainLabels.txt')
Xtrain_old = np.genfromtxt('Train.txt')
Xtrain = []
ytrain = []
for i in range(10000):
i
我有一个文本文件,我想把它包含在我的项目的资源文件中。
现在,我已经通过“添加自定义资源”包含了文本文件。
在运行项目时,我从资源文件中读取文件,并将其保存到tempory文件中。
LoadDataIntoFile "TXT", App.Path & "\temp.txt"
这将使用以下函数
Public Sub LoadDataIntoFile(DataName As String, FileName As String)
Dim myArray() As Byte
Dim myFile As Long
If Dir(FileName) =