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如何存储多维特征?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
dataset
、
tensorflow-datasets
大多数机器学习应用程序的教科书示例都使用2D 来存储训练数据。例如,是四个单值数字特征的集合。但是,如果其中一个特征是时间序列,即一系列带有时间戳的数字特征,该怎么办?可以将这些特征值中的每一个存储在其中关键字是时间戳的字典中, time_dep_feature = {'20200103 08:20:04': 5, '20200103 16:54:10': 2, '20200215 14:31:16': 7, ···} 因此,问题是设计矩阵的其余部分是2D的,而time_dep_feature上升到第三维。上面的字典解决方案很容易被Python读
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提问于2020-11-26
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如何从tf.dataset ((图像,标签))中获取两个tf.data.Dataset.zip
python
、
tensorflow
、
mnist
我正在编写Python/tensorflow/mnist教程。 由于使用了tensorflow网站的原始代码,我收到了警告:图像数据集很快就会被废弃,abd建议我使用以下一个: 我使用以下方法加载它--我的代码: from tensorflow.models.official.mnist import dataset trainfile = dataset.train(data_dir) 返回: tf.data.Dataset.zip((images, labels)) 问题是,我找不到一种方法来将它们分开,例如: trainfile = dataset.train(data_dir)
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提问于2018-10-21
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张量和DataSet在TensorFlow 2.0中有什么区别?
python
、
tensorflow2.0
我一直很难理解张量和DataSet之间的区别。根据我在文档中找到的定义: 张量是具有均匀类型的多维数组。 表示一组可能很大的元素。 DataSet是一种特殊的大张量吗?我的理解是张量基本上是熊猫DataFrames,它们是沿着“列”具有统一类型的n维结构(或者张量需要完全一致?)如果是这样的话,为什么DataSets会存在呢?它们有张量没有的附加功能吗? 我有点迷失在不同张量类型的文档中,在过渡到tensorflow 2.0之后,我从来不确定我在网上找到的信息是否不受欢迎。任何帮助都将不胜感激。
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提问于2020-05-19
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谷歌云平台和谷歌机器学习
google-app-engine
、
tensorflow
、
machine-learning
我不得不使用谷歌云平台的几个服务,但我对这几个服务(谷歌机器学习引擎、谷歌数据准备、数据实验室)感到相当困惑。 它们是如何相互作用的?我有一个更具体的问题:我在云shell中运行了一个python脚本(以使用SVM分类器)?那么,我这样做是不是在使用google机器学习引擎呢? 如果我使用tensorflow库运行另一个脚本python,我是否在使用google机器学习引擎? 使用谷歌机器学习引擎的唯一优势是谷歌机器学习库?因为tensorflow、scikitlearn等可以与其他python解释器一起使用……非常感谢您的回答。
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提问于2018-04-13
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使用tensorflow创建数据集时,返回函数对象的需要是什么?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
我是机器学习的新手,我正试图使用Tensorflow文档中的教程中的Tensorflow API创建一个机器学习模型,但是我很难理解这部分代码 def make_input_fn(data_df, label_df, num_epochs=10, shuffle=True, batch_size=32): def input_function(): # inner function, this will be returned ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(data_df), label_df))
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提问于2020-03-14
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无法从google colab中的tensorflow_datasets导入movie_lens数据集
tensorflow
、
google-colaboratory
我现在正在学习python。当我尝试将电影镜头/100k评级数据导入到我的项目时,出现错误 DatasetNotFoundError: Dataset movie_lens not found. 以下是我的代码 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow_recommenders as tfrs ratings = tfds.load("movie_lens/100k-ratings", split="train") 从the tensorflow
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提问于2020-10-18
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Keras序列模型训练带来的Nan损失
python-3.x
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我有一个Tensorflow Sequential Network,它在训练期间始终返回Nan的损失值。我用的是熊猫和keras。 数据的一个例子是: Actual_GP1 Budgeted_GP_Value_Cleanup Budgeted_GP_Value_New \ 0 2.0 2.0 95.00 1 2.0 2.0 63684.55 3 2.0
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提问于2020-01-21
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使用python分析数据
python
、
data-analysis
我有一个csv文件,格式如下: 30 1964 1 1 30 1962 3 1 30 1965 0 1 31 1959 2 1 31 1965 4 1 33 1958 10 1 33 1960 0 1 34 1959 0 2 34 1966 9 2 34 1958 30 1 34 1960 1 1 34 1961 10 1 34 1967 7 1 34 1960 0 1 35 1964 13 1 35 1963 0
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提问于2016-09-24
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如何向tf.data.Dataset对象添加新的功能列?
tensorflow
、
dataset
、
tensorflow-datasets
我正在使用Tensorflow 2.0的数据模块并使用tf.data.Dataset对象来存储我的特性,为专有数据构建一个输入管道。这是我的问题-数据源是一个CSV文件,只有3列,一个label列,然后有两个列,它们只包含引用JSON文件的字符串,而JSON文件就是存储这些数据的地方。我已经开发了一些函数,可以访问所需的所有数据,并且能够在列上使用Dataset的映射函数来获取数据,但我不知道如何向我的tf.data.Dataset对象中添加一个新列来保存新的数据。因此,如果有人能在以下问题上提供帮助,这将是非常有帮助的: 如何将新特性附加到tf.data.Dataset对象? 这个过
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提问于2019-08-07
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将数据集从亚马逊S3加载到EC2上的jupyter笔记本
amazon-web-services
、
tensorflow
、
amazon-s3
、
amazon-ec2
、
jupyter-notebook
我想尝试使用AWS进行深度学习的图像分割。我的数据存储在亚马逊S3上,我想从运行在亚马逊EC2实例上的Jupyter Notebook访问它。 我计划使用Tensorflow进行分割,因此我觉得使用Tensorflow本身()提供的选项似乎是合适的,因为它最终我希望我的数据以tf.Dataset格式表示。然而,这对我来说并不是很有效。我尝试过以下几种方法: filenames = ["s3://path_to_first_image.png", "s3://path_to_second_image.png"] dataset = tf.data.TFRecord
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提问于2018-09-13
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如何规范化TensorFlow的“数据集”管道?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tensorflow-datasets
我的数据集在TensorFlow Dataset管道中,我想知道如何对其进行标准化,问题是为了标准化,您需要加载整个数据集,这与TensorFlow Dataset的用途完全相反。 那么如何对TensorFlow Dataset管道进行规范化呢?如何将其应用于新数据?(即用于进行新预测的数据)
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提问于2020-07-07
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使用实时音视频TRTC来发起点到点视频通信,可以把整个视频过程录制下来自动上传服务器吗?
实时音视频
、
微信小程序音视频
、
微信
、
小程序
如题,想使用实时音视频TRTC来实现一个小程序与PC端的实时视频通信,我看Demo小程序里是可以实现的,但是不知道能不能做到,把整个视频通讯过程中的视频自动录制下来,并上传到指定服务器呢?第一次用腾讯云,很多东西不大懂,求大大们解答一下~
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提问于2020-03-26
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Tensorflow中的机器学习
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
、
tensorflow
我正在做一项基于分析机器学习的不同Python库的工作。 我选择分析Scikit--学习,Keras,Tensorflow和Py手电筒,因为它们是最著名的。其思想是训练不同的模型,包括监督学习和非监督学习,以及分类和回归。在每个库中使用不同类型的算法,并分析它们所带来的困难/设施以及性能。 当我试图在Tensorflow中执行同样的学习时,我的问题就出现了,因为对于后者,我发现了大量用于深入学习(神经网络)的信息,但对于机器学习算法(决策树、随机森林支持向量机、支持向量机、线性/Logistic回归、K-NN、KMeans、朴素-贝叶斯等)则没有发现. 是否可以将这些ML算法应用于tensor
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提问于2021-08-25
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使用tensorflow创建数据集的问题
我想从我上传到GitHub的压缩图像中为我的python笔记本创建一个数据集。我遵循了我看到的步骤,但当我运行该命令时,它抛出了一个错误。 这是我正在运行的命令 !tfds build human_dataset 这就是我得到的错误 2021-02-26 15:02:11.312748: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1 INFO[build.py]: Loading dataset huma
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提问于2021-02-26
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获取ushort格式需要Tensorflow中的错误
python
、
numpy
、
tensorflow
、
audio
我是Tensorflow的新手,最近开始学习它。我在一个音频数据上练习Tensorflow时遇到了这个错误。我在试着播放colab笔记本里的音频。有人能帮我解决这个问题吗? pip install tensorflow-io import tensorflow as tf import tensorflow_io as tfio audio = tfio.audio.AudioIOTensor('/content/dataset/TrainAudioFiles/0.mp3') print(audio) audio_slice = audio[100:] audio_te
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提问于2021-08-23
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是否有任何方法来修改可用的TensorFlow模型体系结构(如ssd或快速r),以便只对一个对象检测进行优化?
tensorflow
、
faster-rcnn
我是机器学习和TensorFlow的新手,所以我很抱歉,如果我的理解是错误的,请纠正我。我有这个项目,开发了一个实时的交通灯检测与TensorFlow. 我一直在与预先培训的TensorFlow模型,如SSD和更快的R。然而,预期的精确结果尚未达到。我已经考虑将更多的数据添加到dataset (我的数据集包含+/-1000图像),但是因为添加更多的数据(因为我必须进行另一次数据采集和标记所有图像),这可能需要几天的时间。我想考虑另一个选择。 是否有任何方法来修改TensorFlow模型体系结构,以便我可以优化并使它只用于交通灯检测?我一直在查看TensorFlow models文件夹,无法找到
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提问于2019-05-06
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回答
减少SSD-300的培训步骤
python
、
tensorflow
、
object-detection
、
single-shot-detector
我是深度学习的新手,我正在尝试训练我的SSD-300 (单发探测器)模型,这花费了我太长的时间。例如,尽管我跑了50个纪元,但它正在为108370+全局步骤进行训练。我使用的是官方github存储库中的默认train_ssd_network.py文件:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 我为了训练而运行的命令: !python train_ssd_network.py --dataset_name=pascalvoc_2007 epochs= 50 --dataset_split_name=train --model_name=ssd_300
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提问于2021-10-17
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为什么在Google Cloud ML上训练的TensorFlow模型比在本地训练的模型更准确?
tensorflow
、
machine-learning
、
object-detection
、
google-cloud-ml
我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN ),具有相同的配置,TensorFlow和模型版本,以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。 在本地机器(1080TI上的tensorflow-gpu)上,我使用了object_object/Train.py,而在云上,我使用了调用object_detection.train模块的google ml-engine作业。两者使用相同的学习率。 云运行使用了5个工作进程,而本地运行只有1个GPU。它们都被设置为批处理大小为1。 为什么本地训练的模型的准确性要低得多?本地训练的模型往往比云训练的
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提问于2018-08-23
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将d3.js代码与未显示的随机数据和定义前显示的多个SVG混淆
javascript
、
svg
、
data-visualization
、
d3.js
我正在使用学习一些基本的。 我在“绑定数据”部分,到目前为止,这一部分被证明是相当混乱的。 var dataset = [], i = 0; for(i=0; i<5; i++){ dataset.push(Math.round(Math.random()*100)); } alert("Data: " + dataset) var sampleSVG = d3.select("#viz") .append("svg:svg") .attr("width", 400)
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提问于2012-05-30
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用id过滤Tensorflow数据集
python
、
tensorflow
问题 我正在尝试过滤一个Tensorflow 2.4数据集,该数据集基于包含我希望子集的索引的numpy数组。数据集有1000幅形状图像(28,28,1)。 玩具示例代码 m_X_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(list(range(1, 21))).shuffle(10, reshuffle_each_iteration=False) arr = np.array([3, 4, 5]) m_X_ds = tf.gather(m_X_ds, arr) # This is the offending code 错误消息 ValueError: A
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提问于2021-02-28
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