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时装-MNIST数据集自动返回用于培训的60,000张图像和用于评估的10,000张图像。我该如何改变这些数字？
浏览 0提问于2019-04-28得票数 4
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我正在尝试使用tfds.Split拆分tf_flower数据集 import tensorflow_datasets as tfds
(raw_train, raw_val, raw_test), metadata = tfds.load('tf_flowers',
浏览 31提问于2020-06-24得票数 0
我在Google中有一个笔记本，上面有以下代码：dataset_name = 'coco/2017_panoptic'
dataset_name, with_info=True)
我想知道是否可以使用tfds_load函数只下载部分数据集当然，下载后可以对<
浏览 6提问于2020-12-10得票数 3
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试图从张量流中引导数据是很困难的，我无法将数据分开。import tensorflow as tfport tensorflow_datasets as tfdstrain_ds, test_ds = tfds.load('Binar
浏览 7提问于2022-09-11得票数 2
我正在尝试从下载数据，并使用tfds将其分为训练集、验证集和测试集。下面是我的代码：train_split = 60
splits = tfds.Split.ALL.subsplit([train_split(training_set, validation_set, test_set), dataset_info = tfds.load('oxford_flowe
浏览 7提问于2020-03-12得票数 1
我直接从tensorflow的示例中复制了这部分代码，但它不允许拆分。有人知道为什么吗？我尝试过许多不同的拆分选项，但是每次测试时，我都会不断地得到这个错误。
浏览 24提问于2022-11-05得票数 0
我正在实现一个基于lsun卧室数据集的DCGAN应用程序。我计划使用tfds，因为lsun在它的catalog上。由于总数据集包含42.7 GB的图像，因此我只想加载全部数据的一部分(10%)，并使用以下代码根据manual加载数据。不幸的是，同样的错误也出现了，通知没有足够的磁盘空间。是否有可能使用tfds的解决方案，或者我是否应该使用另一个API来加载数据？<
浏览 76提问于2020-11-09得票数 1
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我正在尝试从TensorFlow数据集加载coil100数据集。根据文档，此数据集仅附带train拆分。我想在训练/测试中拆分数据集，以便在本地播放，但是，即使仔细阅读了TensorFlow数据集文档，我也有许多问题。这是我的尝试： import tensorflow_datasets as tfds
ds_train, ds_info = t
浏览 12提问于2020-12-21得票数 0
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test, train = tfds.Split.TRAIN.subsplit([1, 8])
test_set_raw = tfds.load("tf_flowers", split=test, as_supervised=True)
AssertionError跟踪(最近一次调用) in () 1 valid_split，train_split = <
浏览 2提问于2020-03-01得票数 1
我已经用以下三个分区获取了CelebA数据集>>> datasets = celeba_bldr.as_datasetds_train = datasets['train']ds_valid = datasets['validation']
现在，我想将它们合并到一个数据</em
浏览 0提问于2019-06-11得票数 3
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因此，我获得了mnist数据集，如下所示mnist_dataset2 = tfds.load(name
浏览 2提问于2019-11-04得票数 1
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(ds_train, ds_val, ds_test), ds_info = tfds.load("colorectal_histology",split=[],df = tfds.as_dataframe
浏览 8提问于2022-11-27得票数 0
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我正在尝试加载MNIST数据集，并尝试将其拆分为三个数据集:训练、测试和验证。语法应为： (train, test, valid) = tfds.load('mnist', split=['train[:90%]','train[90%:]', 'test']) 但是，在运行代码时Available splits are: ['test', 'train']"
浏览 131提问于2021-06-24得票数 0
我正在使用mnist数据集的tesorflow_datasets库在GCP平台上进行训练。我使用的是tf.gan估计器。我已经编写了一个输入管道，它使用tfds库读取mnist数据。import tensorflow_datasets as tfds
ds = tfds.load('mnist', split=self.split, shuffle_files=self.shuffle) 我已经在实例上使用
浏览 36提问于2020-01-28得票数 1
我是tensorflow的新手，我已经开始使用tensorflow 2.0现在，我需要将labeld_ds拆分为三个互不相交的部分:训练、验证和测试。我正在研究tensorflow API，但没有允许指定拆分百分比的示例。我在中发现了一些东西，但我不确定如何使用它。此外，如何
浏览 0提问于2019-10-16得票数 5
Tensorflow包tensorflow-datasets有一组广泛的数据集。我可以执行tfds.list_builders()来查看整个数据集列表，然后使用其中一个数据集如下：emnist_train =tfds.load(name="emnist", split=tfds.Split.TRAIN, as
浏览 13提问于2020-05-06得票数 1
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我正在使用属于的数据集。我的目标是在对数据集应用一些文本预处理步骤之后对其进行标记化。!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0import tensorflow_datasets as tfdsdata, info = tfds.load('cnn_dailymail', with_inf
浏览 0提问于2019-05-28得票数 5
我尝试使用拆分函数拆分Cats_vs_dogs数据集，但无法检查它是否工作。当我在train_info和val_info上调用num_example时，我得到了相同的数字23262。dataset, info = tfds.load('cats_vs_dogs',
浏览 22提问于2020-10-13得票数 0
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当我加载一个数据集时，我想知道是否有任何快速的方法可以找到该数据集中的样本或批次的数量。我知道如果我用with_info=True加载一个数据集，我可以看到例如total_num_examples=6000,，但是如果我拆分一个数据集，这个信息是不可用的。目前，我按如下方式计算样本数量，但我想知道是否有更好的解决方案： train_subsplit_1, train_subsplit_2, train_subsplit_3 = tfds</em
浏览 38提问于2019-05-30得票数 3
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