它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片 训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络...（BEGAN除外） 使用wassertein GAN的损失函数， 如果有标签数据的话，尽量使用标签，也有人提出使用反转标签效果很好，另外使用标签平滑，单边标签平滑或者双边标签平滑 使用mini-batch...norm， 如果不用batch norm 可以使用instance norm 或者weight norm 避免使用RELU和pooling层，减少稀疏梯度的可能性，可以使用leakrelu激活函数 优化器尽量选择...10.GAN的经典案例：生成手写数字图片 源码和数据集获取方式在下方 有py格式和ipynb格式两种（代码是一样的） 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...的随机向量生成手写数据集 num_exp_to_generate=16 #每步生成16个样本 seed=tf.random.normal([num_exp_to_generate,noise_dim])
本文介绍了生成序列工具的DoppelGANger。它基于生成对抗网络（GAN）框架生成复杂顺序数据集。 生成序列数据比表格数据更具挑战性，在表格数据中，通常将与一个人有关的所有信息存储在一行中。...DoppelGANger模型还具有生成以数据属性为条件的数据特征的优势。 ? 该模型的另一个巧妙特征是它如何处理极端值，这是一个非常具有挑战性的问题。...这可以通过三个步骤完成： 使用多层感知器（MLP）生成器生成属性。 将生成的属性作为输入，使用另一个MLP生成两个“伪”（最大/最小）属性。 将生成的真实和假属性作为输入，生成要素。...在银行交易数据上训练DoppelGANger模型 首先，我们在银行交易数据集上评估了DoppelGANger。我们的目的是证明该模型能够学习数据中的时间依赖性。 如何准备数据？ ?...我们假设需要生成一组最大长度为Lmax的数据-在这里我们设置Lmax =100。每个序列包含一组属性A（固定数量）和特征F（交易）。
上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练 首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置 安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法： 下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个
前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型 直接上代码咯 导入依赖： # example of a gan for generating...model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) return model 接下来定义生成器...1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt) return model 加载我们上一篇文章写到的numpy压缩数据包点...batch of inputs for the network x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim) return x_input 生成假的样本...train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 最后生成的图像：
如果采用之前文章中提到的生成式模型来制作数据集，比如“Stable Diffusion[5]”或者“Midjourney[6]”，效率恐怕就更不能保障啦，因为即使我使用出图速度比较快的 4090，等我生成够我想要的图片数量...当然，有可能还有它会看着你 之所以使用视频中的关键帧作为数据集，主要的原因是：这类数据比较有代表性、画面质量相对较高，包含高质量的多种分类的图片。...言归正传，开始一起了解，如何使用 ffmpeg 来搞定数据集的生成，以及生成过程中的细节。...上面的日志会大量的重复，但是在里面会有一些重要的细节，影响着我们这个数据集生成工作的效率，其中之一是：speed 展示状态。...所以，提升转换性能的第一个方案就是，减少不必要的图片数据集的生成。
如果采用之前文章中提到的生成式模型来制作数据集，比如“Stable Diffusion”或者“Midjourney”，效率恐怕就更不能保障啦，因为即使我使用出图速度比较快的 4090，等我生成够我想要的图片数量...之所以使用视频中的关键帧作为数据集，主要的原因是：这类数据比较有代表性、画面质量相对较高，包含高质量的多种分类的图片。...言归正传，开始一起了解，如何使用 ffmpeg 来搞定数据集的生成，以及生成过程中的细节。...上面的日志会大量的重复，但是在里面会有一些重要的细节，影响着我们这个数据集生成工作的效率，其中之一是：speed 展示状态。...所以，提升转换性能的第一个方案就是，减少不必要的图片数据集的生成。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自行车共享系统是传统自行车的新一代租赁方式，从会员资格，租赁和返还的整个过程已实现自动化。...除了自行车共享系统在现实世界中的有趣应用之外，这些系统生成的数据的特性使它们对研究具有吸引力。与其他运输服务（例如公共汽车或地铁）相反，在这些系统中明确记录了旅行的持续时间，出发和到达的位置。...因此，期望通过监视这些数据可以检测到城市中的大多数重要事件。...数据集中包括了美国共享单车公司Capital Bikeshare在华盛顿地区2011年和2012年的使用量历史记录，以及每天对应的天气信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 http://capitalbikeshare.com/system-data 5.
1、自带的数据集 sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。...数据集；用于多元回归问题 波士顿房价数据，回归使用。...每个手写体数据使用8*8的矩阵存放。样本数据为(1797, 64)大小的数据集。...plt.show() linnerud数据集，多元回归使用。...cluster_std表示每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]。
pretrain model 和代码 https://pan.baidu.com/s/1dFbzjlZ pretrain 下载
生成数据集 为了方便用户学习机器学习和数据挖掘的方法，机器学习库scikit-learn的数据集模块sklearn.datasets提供了20个样本生成函数，为分类、聚类、回归、主成分分析等各种机器学习方法生成模拟的样本集..., noise=None, random_state=None, factor=0.8) 双圆形数据集生成器生成两个同心圆并叠加噪声的二元分类样本集。...('使用make_circles生成的样本')#添加标题 plt.show() 交错半圆形数据集 sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=...,X.shape) print('y的形状为',y.shape) print('特征集X的前5行为：\n',X[0:5,:]) print('y的前5个值为：',y[0:5]) 访问数据集 访问内部数据集...用户可以使用形如datasets.load_dataset_name()的命令加载数据集，用于分类、聚类、回归等问题的练习。
上次提到最近做车牌识别，模型训练出来的正确率很高，但放到真实场景里面，识别率勉强及格，究其原因还是缺少真实环境数据集。...车牌涉及个人隐私，也无法大量采集到，国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集，但车牌基本都是皖A打头的，因为采集地点在合肥。...基于这个原因，训练的车牌数据集只好自己生成，和大家分享一下这个生成思路， 第一步是先要随机生成一些车牌号 "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑"...，第二位为某个字母，剩下的汉字和字母随机组合， 第二步找一张完整的车牌背景图，上面没文字，通过PIL库的draw函数把对应的文字按照车牌标准写到这张车牌背景图 第三步增加旋转、扭曲、高斯模糊等渲染车牌图像...，最后把处理后的车牌融入到一张背景图上得到车牌数据集
上一篇介绍了关于mnist手写数字，基于GAN的生成模型，这一次我们来看看cifar10数据集的生成器，当然也是基于GAN的 其实mnist和cifar10数据集差不多，cifar10是彩色图片也就是多增加了一个通道数...直接上代码： 1.首先是加载数据集的代码： # example of loading the cifar10 dataset from keras.datasets.cifar10 import load_data...the dataset print('Train', trainX.shape, trainy.shape) print('Test', testX.shape, testy.shape) 2.查看数据集...the model plot_model(model, to_file='generator_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 6.使用生成器生成...cifar10数据，因为还没开始训练，所以刚开始生成的其实就是一些trash而已 # example of defining and using the generator model from numpy
设计了一个被称为“ X-Paste”的数据采集和处理框架，并在其上进行了系统的研究。在LVIS数据集上，X-Paste以Swin-L为骨干对强基线Centernet2 取得了非常不错的改进。...SODGAN 首次使用从生成模型的合成数据来处理 SOD，这为 SOD 开辟了新的研究范式。...实验验证了所提出的为场景文本检测器生成预训练数据的方法的有效性。...为泛化到未知的数据集，设计教师模块和学生模块。 教师本身由一个生成器和一个判别器组成，以监督的方式学习输入 RGB 和对应的深度图像之间的潜在映射。...生成图像，达到生成大型标注数据集的效果。
研究人员提出的新技术可以用「种子」神经网络为基础，对特定数据集自动生成最优化的神经网络，这些生成的模型在性能上超过此前业内最佳水平，同时资源消耗与模型尺寸相比同类模型小了一个数量级。...表 1:ILSVRC 竞赛中多种神经网络架构与表现的对比 如何从给定的数据集中高效地得到合适的神经网络架构虽然是一个极为重要的课题，但也一直是个开放性难题，特别是对大型数据集而言。...为了解决这些问题，我们提出了神经网络生成工具 NeST，它可以为给定的数据集自动生成非常紧凑的体系结构。 NeST 从种子神经网络架构开始，它不断基于梯度增长和神经元与连接的重要性修剪来调整自身性能。...例如，对于 MNIST 数据集，LeNet-300-100（LeNet-5）架构，我们的方法将参数减少了 34.1 倍（74.3 倍），浮点运算需求（FLOP）减少了 35.8 倍（43.7 倍）。...而在 ImageNet 数据集，AlexNet 架构上，NeST 让算法参数减少了 15.7 倍，FLOP 减少了 4.6 倍。以上结果均达成了目前业内最佳水平。
此博客，将介绍如何在多核（多线程）上实时的生成数据，并立即的送入到模型当中训练。 工具为keras。...接下来将介绍如何一步一步的构造数据生成器，此数据生成器也可应用在你自己的项目当中；复制下来，并根据自己的需求填充空白处。...调整以下结构，编译处理样本和他们的label: 1.新建一个词典名叫 partition ： partition[‘train’] 为训练集的ID,type为list partition[‘validation...’] 为验证集的ID,type为list 2.新建一个词典名叫 * labels * ，根据ID可找到数据集中的样本，同样可通过labels[ID]找到样本标签。...keras的代码与设计的类class分别放在两个不同的文件中，文件结构如下： folder/ ├── my_classes.py ├── keras_script.py └── data/ data/ 中为数据集文件
从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。 将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...将多个TFRecord类型数据集显示为图片 与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords
本号持续分享公开数据集和构建代码和工具，请持续关注本号的数据集合集合源代码合集。...今天分享的是 b 站弹幕数据集，使用 b 站弹幕爬虫，抓取 b 站著名百大 up 主「木鱼水心」关于三国演义、水浒传、红楼梦这些四大名著最火的几个视频的弹幕列表。...结果为 CSV 文件。 标题：《水浒传》原著影视全解读！带你看懂奇书与神剧！...结果为 CSV 文件。...链接：https://pan.baidu.com/s/1GlP3ESuB9_AKjYtIjYShTg 提取码：6a1d --来自百度网盘超级会员V4的分享 如果你想构建类似的数据集，查看今天的推送获取代码或者工具即可
希望通过对店铺业务进行分析，发现经营问题，为接下来的运营工作提供参考，为取得更好的成绩打下基础。 数据来源： Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 2、理解数据 ?...会员的复购率有多少，什么商品重复购买率高 4、数据清洗 （1）选择子集 根据上面第一步的问题，需要用到的字段有：用户ID、商品类别、购买数量、购买时间、那么，其它字段可以设置为隐藏。...建议： 1.扩大数据集，查看历史资料，加入营销活动数据集进行对比，可以从数据分析的角度给出营销方案组合最大化营销效率。...我们发现0岁和1岁的婴儿需求量比较大，有少部分家长会在婴儿出生前购买母婴产品，28和68结尾商品是主要预先购买商品，初步推测应该是奶粉，尿不湿等一些婴儿一出生就要用的商品，15结尾的在各个年龄段都有使用但是在...对这些回购得比较频繁的商品，应该对其进行重点研究，为日后主推商品提供指引。 鸭哥这次的数据分析到这里结束了，善用好Excel的透视表是一大关键
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 之前在：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html创建好了数据集，将它上传到谷歌colab ?...content/drive/My Drive/colab notebooks/data/dogcat" train_path=path+"/train" test_path=path+"/test" #使用...torchvision.datasets.ImageFolder读取数据集指定train和test文件夹 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(train_path...说明我们创建的数据集是可以用的了。 有了数据集，接下来就是网络的搭建以及训练和测试了。
然而，这些数据集非常少，而且序列决策生成数据的任务和方式多种多样（例如，专家数据或噪声演示，人类或合成交互，等等），因此，整个社区要用一组很少的、具有代表性的数据集进行工作，就不太现实，甚至不可取。...每个步骤和情节还可以包含自定义的元数据，可用于存储与环境相关或与模型相关的数据。 生成数据 研究人员通过记录任何类型的智能体与环境的交互来产生数据集。...虽然 EnvLogger 无缝地集成在 RLDS 生态系统中，但是将其设计为可作为一个独立的库使用，以提高模块化程度。 与大多数机器学习环境一样，为强化学习收集人类数据是一个既费时又费力的过程。...此外，使用 TFDS，用户可以保留对自己的数据拥有所有权和完全控制权，并且所有的数据集都包含了一个引用给数据集作者。...使用数据 研究人员可以使用这些数据集对各种机器学习算法进行分析、可视化或训练，就像上面提到的那样，这些算法可能会以不同的格式使用数据，而不是以不同的格式存储数据。
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