如何标记我自己的点云数据以拥有像KITTI 3D对象检测数据集一样的3D training labels (.txt)文件？
要标记自己的点云数据以拥有像KITTI 3D对象检测数据集一样的3D training labels (.txt)文件，可以按照以下步骤进行：
- 点云数据格式：首先，确保你的点云数据采用常见的格式，如PLY（Polygon File Format）或XYZ（每个点的坐标和属性）等格式。这些格式可以通过各种点云处理库和工具进行读取和处理。
- 标记工具选择：选择适合你的点云数据标记的工具。有许多开源和商业的点云标记工具可供选择，如CloudCompare、Potree、Labelbox、Supervisely等。这些工具提供了可视化界面和交互式标记功能，使你能够在点云中绘制边界框或其他形状来标记对象。
- 标记对象：使用选定的标记工具，通过在点云中绘制边界框或其他形状来标记对象。确保标记准确并尽可能地覆盖对象的边界。
- 导出标签文件：一旦完成标记，将标签信息导出为KITTI 3D对象检测数据集所使用的3D training labels (.txt)文件格式。该文件格式包含每个标记对象的类别、边界框的2D和3D坐标、旋转角度等信息。
- 数据集管理：将标记的点云数据和对应的标签文件进行组织和管理。可以根据需要将它们分成训练集、验证集和测试集，并确保文件命名和目录结构清晰明确。
- 数据集应用：标记完成后的点云数据和标签文件可以用于训练和评估3D对象检测算法和模型。可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和点云处理库（如Open3D、PCL）来加载和处理这些数据。
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- 腾讯云点云处理服务：提供了点云数据的存储、处理和分析能力。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/pcl
- 腾讯云深度学习平台：提供了强大的深度学习算力和工具，可用于训练和部署3D对象检测模型。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
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我是这个领域的新手，我已经使用激光雷达传感器和相机收集了一些点云数据，现在我有了点云的.pcd文件和图像的.png文件。我想让这些数据像用于3d对象检测的KITTI数据集结构一样，以便在使用kitti数据集作为3D对象检测的训练数据的模型中使用它。因此，我想要将我的.pcd文件更改为.bin文件，就像在kitti中一样，而且我还需要有.txt文件作为标签，所以我需要以这样一种方式注释我的数据，这将给我提供与kitti数据集中相同的标签文件。有人能帮帮我吗？我搜索了很多次，所有的标签工具都不能输出与KITTI的.txt文件中相同的属性。这是KITTI 3D数据集的链接。http://www.c
浏览 35提问于2020-04-10得票数 1
我正在致力于融合激光雷达和相机图像，以便使用CNN执行分类对象算法。 我想使用KITTI数据集，它提供同步的激光雷达和rgb图像数据。激光雷达是3D扫描仪，因此输出是3D点云。 我想使用来自点云的深度信息作为CNN的通道。但是我从来没有使用过点云，所以我需要一些帮助。将点云投影到相机图像平面(使用Kitti提供的投影矩阵)可以得到我想要的深度图吗？Python libray pcl有用吗?还是我应该转向c++库？ 如果您有任何建议，请提前感谢！
浏览 122提问于2019-05-24得票数 4
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我在谷歌云存储上有一个存储桶，其中包含用于TensorFlow模型训练的图像。我使用tensorflow_cloud加载存储在名为stereo-train的存储桶中的图像，包含图像的目录的完整URL为：
gs://stereo-train/data_scene_flow/training/dat
但是在tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory函数中使用此路径，我在Google Cloud控制台的日志中得到错误：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '
浏览 2提问于2020-08-17得票数 3
为了训练tensorflow模型，我从google cloud platform bucket加载了一个自定义数据集，如下所示： GCP_BUCKET = "stereo-train"
tfc.run(
requirements_txt="requirements.txt",
chief_config=tfc.MachineConfig(
cpu_cores=8,
memory=30,
accelerator_type=tfc.AcceleratorType.NVIDIA_TESLA_T4,
浏览 19提问于2020-08-17得票数 2
1回答
我正在尝试使用来自PCL的这个tutorial来识别点云中的对象。我使用的是Kitti数据集。对于本教程，我需要对我试图识别的对象进行点云扫描。因此，在我的案例中，kitti扫描包含城市环境中汽车、公交车、有轨电车、骑自行车等的3D点云，我需要对汽车进行点云扫描，以便与之进行比较，并在环境扫描中检测汽车。有没有办法从点云场景中只提取一个特定对象的扫描？我调查过了，但我找不到任何适合我的工作。我查看了具有裁剪功能的open3d，但我没有实现该功能所需的cropped.json文件。或者，如果有人已经做了这样的事情，并且您有指导或保存的裁剪车辆数据，我将非常感激。
浏览 4提问于2020-04-03得票数 0
1回答
下面的重塑究竟做了些什么呢？
我已经看到了示例tensorflow代码，但我不知道(60000,28,28,1)做了什么，有人能帮助解释它的细节吗？
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images.reshape(60000, 28, 28, 1)
浏览 2提问于2019-07-27得票数 3
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1回答
对于我的验证数据集(自己的数据)，我使用COCO和Kitti评估指标进行评估。
我希望COCO AP (0.5)值和Kitti 2D AP (带有iou=0.5)也能得到类似的分数。但我不确定它们是否具有可比性，尽管它们背后的逻辑是相同的(检查2D前视图GT和DET框中的iou>0.5并进行匹配，计算精度/召回率).
COCO对象检测AP 0.5 = 0.59 Kitti 2D AP，iou设置为0.5 = 0.33
期望它们具有可比性是正确的吗？我发现大多数论文只使用其中一种，没有人真正比较过这两种评估指标的结果。
浏览 10提问于2019-12-12得票数 1
1回答
我正在训练模型，但我面临着一个问题，每次我运行程序意味着如果模型训练了10个时期，其准确率像80%，但在10个时期后，我重新运行程序，准确率发生了变化，像95%，等等，每次我得到改变accuracy.Should我坚持非常第一次或多次尝试，这是过拟合的迹象或其他东西？ import numpy as np
import tensorflow as tf
from imgaug.augmenters import Dropout
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from keras.wrappers.scikit_lear
浏览 73提问于2020-07-11得票数 0
我需要帮助了解来自的MNIST代码的发散行为
下面的代码是从谷歌深度学习速成课程的MNIST示例中复制的：。
然而，在本地PC (Windows或Linux)上的培训有所不同。
在中，相同的代码运行ok
请建议如何调试。
from __future__ import print_function
import glob
import os
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn import metrics
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
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多层感知器代码解释
、、、
解决方案：
生成训练集
traincol1 = linspace(0.1, 15, 40)';
eps = (0.2*rand(40,1)) - 0.1;
traincol2 = sin(traincol1)./traincol1 - eps;
train = [traincol1 traincol2];
save('snn_a.txt','train');
save('snn_a.mat','train');
生成测试集
testcol1 = linspace(0.1, 15, 400)';
eps =
浏览 6提问于2016-12-14得票数 0
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我正在使用来实现HMM。我遵循文档中关于使用from_samples函数的说明，其中一个参数labels应该是：
An array of state labels for each sequence. This is only used in ‘labeled’ training. If used this must be comprised of n lists where n is the number of sequences to train on, and each of those lists must have one label per observation. Default
浏览 13提问于2017-08-10得票数 1
1回答
一维时间序列Keras LSTM
、、、、
我正在学习如何使用Keras，并且使用Chollet‘上的示例，我的标记数据集取得了合理的成功。数据集为~1000个时间序列，长度为3125，有3个势类。
我想超越基本的密集层，这给我大约70%的预测率，这本书继续讨论LSTM和RNN层。
所有示例似乎都使用了具有多个特性的数据集来处理每个时刻表，因此我很难找到实现数据的方法。
例如，如果我有1000x3125时间序列，如何将其输入类似SimpleRNN或LSTM层？我是不是漏掉了一些关于这些层次的基本知识？
当前代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from keras.mo
浏览 0提问于2018-02-06得票数 11
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我试图使用支持向量机将我的输入特性分为两类。我想用10倍交叉验证来训练支持向量机分类器。我正在使用MATLAB内置的函数。但是，在使用predict()函数和crossval()函数时，我得到了一个错误：
没有指定有效的系统或数据集。
有人知道如何解决这个问题吗？
Training_Features = X;
Training_Labels = Y;
SVMModel =
fitcsvm(Training_Features,Training_Labels,'KernelFunction','RBF');
C
浏览 0提问于2019-04-11得票数 2
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我试着使用这个代码--
def run_training():
"""Train MNIST for a number of steps."""
# Get the sets of images and labels for training, validation, and
# test on IndianPines.
"""Concatenating all the training and test mat files"""
for i in range(TRAIN_FILES):
浏览 2提问于2017-09-05得票数 0
我正在开发一个简单的cnn分类器，它使用带有tensorflow背景的keras。
def cnnKeras(training_data, training_labels, test_data, test_labels, n_dim):
print("Initiating CNN")
seed = 8
numpy.random.seed(seed)
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(64, 1, 1, init='glorot_uniform',
border_mode='
浏览 0提问于2017-05-24得票数 49
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在开发光学字符识别引擎时，我似乎遇到了一个小问题。我在MNIST图像上训练了K最近邻分类器，甚至测试了它。好像挺好的。然而，当我输入不同尺寸的图像时，似乎无法正确地对输入图像进行分类。关于如何解决这个问题，有什么建议吗？
I] KNN分类器-
knn分类代码是：
% herein, I resize the binary image 'b' to contain the
% same dimensions as the training set 'trainingImages' as the input and training Images
%
浏览 4提问于2014-04-21得票数 0
因此，我成功地在训练数据和验证数据的组合上运行了我的代码，但是现在我需要创建一个文本文件，其中包含对测试数据的预测，但我不明白是如何实现的。有没有办法使X_train与train_data和X_test与test_data一起工作？我认为这会解决我的问题，但我找不到它是如何或是否可能的。
train_data = np.genfromtxt('train_samples.txt', delimiter = '\t', dtype = None, encoding = 'utf-8', names = ('id', 'tex
浏览 0提问于2020-03-29得票数 1
2回答
我有一个很大的数据集，它最初的维度是(453732,839)。在此数据集中，我有相互关联的子组，而这些子组具有可变维度。由于我必须训练一个LSTM，每个子组必须是相同的大小，所以我将填充应用到每个子组，使它们都具有相同的长度。填充后，数据集将变成关于2000000行的数据集。
因此，我在一个循环中执行model.fit()函数，其中对数据集的每个部分执行一个model.fit()。在循环中，我在网上填充数据集中传递给model.fit()的部分，但在第二部分，在model.fit()之前，内存被填满，我无法继续训练。
这是我pad和fit模型的代码：
training_set_portion_
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
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我对蟒蛇和机器学习很陌生。我有一个巨大的汽车图像数据集，有超过27000张图片和标签。我正在尝试创建一个数据集，这样我就可以在我的训练分类器中使用它，但是当然，处理这么多的数据会给内存带来真正的痛苦，这就是我被困在这里的地方。一开始我想做这样的事。
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpg
import cv2
import gc
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import normalize
import gc
import r
浏览 0提问于2019-02-11得票数 1
我正在尝试在MNIST数据集上实现SVM分类器。由于我的参数是3维的，它抛出了以下错误：
ValueError: Found array with dim 3. Expected <= 2
以下是我的代码片段：
import mnist
from sklearn import svm
training_images, training_labels = mnist.load_mnist("training", digits = [1,2,3,4])
classifier = svm.SVC()
classifier.fit(training_images, traini
浏览 1提问于2015-10-16得票数 11
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OpenCV中训练有素的级联
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我不能正确地训练分类器..当我使用生成的cascade.xml时，无法识别该对象。取而代之的是对象的某些部分。
用于训练的命令行如下：
opencv_traincascade -data data -vec samples.vec -bg negatives.txt -numPos 200 -numNeg 100 -numStages 13 -w 80 -h 80 -featureType LBP -minHitRate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.5
在训练时，输出如下所示：
===== TRAINING 10-stage =====
<BEGIN
POS c
浏览 4提问于2014-11-29得票数 1
我正在尝试使用CuPy库在图形处理器上执行Python代码。但是，当我运行nvidia-smi时，找不到任何GPU进程。 ? 代码如下： import numpy as np
import cupy as cp
from scipy.stats import rankdata
def get_top_one_probability(vector):
return (cp.exp(vector) / cp.sum(cp.exp(vector)))
def get_listnet_gradient(training_dataset,
浏览 53提问于2020-02-02得票数 4
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在下面的训练循环中，您可以看到train_loss表示最近一批的损失。
而eval_loss是在整个训练数据集上计算的。
当我打印出来时，是否应该根据整个训练分割而不是最后一批重新计算train_loss？
for epoch in range(epochs):
# Loop over batches.
for i, batch in enumerate(samples_train['features']):
train_preds = model(samples_train['features'][i])
浏览 0提问于2021-04-06得票数 0
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我必须将大型图像的子样本存储为大小为20、20、5的.npy数组。为了在训练分类模型时均匀采样，我正在寻找一种有效的方法来存储近1000万个子样本，这样就可以做到这一点。
如果我将它们存储为完整的图像，那么在培训期间进行采样并不能代表分布。我有存储空间，但我会用尽inode来存储这么多“小”文件。h5py /写入hdf5文件是对我的问题的自然回答，但是这个过程非常缓慢。运行一个程序一天半是不够的时间来编写所有的子样本。我是h5py的新手，我想知道太多的写作是否是造成这种情况的原因。
如果是这样的话，我不知道如何适当地分块，以避免不均匀抽样的问题。每个图像具有不同数量的子样本(例如，一个图像可以
浏览 2提问于2021-03-16得票数 2
1回答
我创建了一个用来预测情绪的应用程序。但我觉得应用程序太贴切了。我也想不出怎么解决这个问题。我使用了一个小的数据集，107张图片散布在6种情绪中。
Train.py
#Adding Seed so that random initialization is consistent
from numpy.random import seed
seed(1)
tf.set_random_seed(2)
batch_size = 3
#Prepare input data
classes = ['Anger','Disgust','Fear',
浏览 0提问于2020-04-14得票数 1
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我正在做一个ML模型，它将来自numpy数组的像素值作为训练和测试数据。我定义了一个函数，它将数据集划分为图像和标签。我的任务是使用图像发生器进行数据增强，然后对模型进行训练。在我训练模特之前一切都很顺利。它一直给我错误的损失函数使用。当我使用categorical_crossentropy时，它说我可以使用'sparse_categorical_crossentropy‘，也可以使用函数to_categorical。我尝试了这两种方法，但是仍然存在错误，所以我决定尝试在标签上使用tf.convert_to_tensor()，但是现在我得到了一个形状错误：
ValueError: A
浏览 0提问于2021-02-24得票数 0
我正在尝试使用tensorflow for poets训练我的图像识别模型。它是为鲜花数据的示例案例构建的，也会生成瓶颈，但是当我尝试为另一个测试案例重新训练它时(我在一个名为tf_files的文件夹中创建了四个文件夹，分别是钱德勒、达斯、罗斯和乔伊，这个文件夹就在我的家里)
当我运行此命令时
python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py \
--bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks \
--how_many_training_steps 500 \
--model_dir=/tf_files/
浏览 2提问于2017-04-17得票数 0
1回答
立体视差图生成
、、、
我正在KITTI数据集上工作，我正在拍摄2张图像并找到视差来获得3D点云.The问题，我面临的问题是我无法获得良好的视差map.Most，视差值小于0.1 .The视差值在0到1之间(我需要缩放它们)。下面是我的立体声音响的参数
cv::StereoBM sbm;
sbm.state->SADWindowSize = 9;
sbm.state->numberOfDisparities = 112;
sbm.state->preFilterSize = 5;
sbm.state->preFilterCap = 1;
sbm.stat
浏览 2提问于2015-01-09得票数 6
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我正在做一个NLP项目，从一篇文章中获得情感。我正在使用这个数据集：
我一直在犯这个错误：
logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [16,6] and labels shape [96]
我的批次大小是16，所以标签的形状是正确的，因为我对输出进行了一个热编码，有6个可能的类(6*16= 96)。由于某种原因，网络正在改变标签的形状，我不知道这是在哪里发生的。
这是我的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow a
浏览 10提问于2022-09-22得票数 0
我正在尝试训练一个tensorflow模型，以便为我的学校项目区分开眼和闭眼。
我使用OpenCV库从摄像头录制的视频中提取我的眼睛。我有大约4000张睁着眼睛的照片和4000张闭着眼睛的照片。其中一半是左眼，一半是右眼。
数据集如下所示：
睁开眼睛：
闭上眼睛：
我有8000张这样的图片，有不同的光照条件和角度。
我的代码：
我使用这段代码作为数组导入数据集。
import numpy as np
import cv2
import os
from random import shuffle
from tqdm import tqdm
import m
浏览 4提问于2020-07-21得票数 3
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训练D-库图像
、、
我用D库来进行目视识别。所以我计划使用文档中给出的选项来训练我自己的分类器。与C++相比，我使用Python作为语言平台。
因此，我使用imglab工具创建了两个.xml文件培训和测试。我必须在imglab工具中标注所有的主题名称吗？我有将近20000张照片。会不会很难呢？我们有一个简单的方法吗？请找到与所附场景相匹配的代码。
import os
import sys
import glob
import dlib
from skimage import io
# In this example we are going to train a face detector based on
浏览 2提问于2016-11-02得票数 1
我在Tensorflow和python中培训了一个自定义文本分类器，用于使用以下代码将句子分类为包含信息的问题/句子：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
text = ""
with open("/content/train_new.txt"
浏览 1提问于2021-01-11得票数 0
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1回答
MNIST超拟合
、、、、
我目前正在处理MNIST数据集。我的模型已经对训练数据进行了拟合，我希望通过使用weight_decay来减少过度拟合。我目前使用0.1作为weight_decay的值，这给了我糟糕的结果，因为我的验证损失和训练损失并没有减少。但是，我想为weight_decay尝试不同的值。这样我就可以在x轴上绘制不同数量的weight_decay，并在y轴上显示验证集的性能。我该怎么做？将值存储在列表中，并使用for循环来迭代？下面是我尝试过的代码。
class NN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
浏览 8提问于2022-03-28得票数 0
1回答
我试图在每个时期之后评估我的模型在整个训练集上。这是我所做的：
torch.manual_seed(1)
model = ConvNet(num_classes=num_classes)
cost_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
def compute_accuracy(model, data_loader):
correct_pred, num_examples = 0, 0
for features, targets
浏览 0提问于2019-10-19得票数 0
1回答
我希望你能帮助我。我正在使用TensorFlow和我在互联网上找到的一些教程实现一个小型多层感知器。问题是，网络能够学到一些东西，我的意思是，我能够以某种方式优化训练误差的值，并获得相当高的准确性，这就是我的目标。但是，我正在用Tensorboard记录损失函数的一些奇怪的NaN值。其实相当多。在这里，您可以看到我的最新Tensorboard记录损失函数输出。请注意，所有这些三角形后面都是不连续的--这是NaN值，还请注意，函数的总体趋势是您所期望的。
Tensorboard报告
我认为高学习率可能是问题所在，或者可能是一个太深的网络，导致梯度爆炸，所以我降低了学习率，使用了一个隐藏层(
浏览 4提问于2016-10-12得票数 3
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这个问题困扰着我。也许问题在代码中，我希望您看一下
with open(training_images_labels_path,'r') as file:
lines = file.readlines()
他说文件不存在
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '\\Desktop\\project\\data\\generated\\training_images_labels.txt'
，尽管该文件存在
我需要解决办法
浏览 16提问于2020-03-11得票数 3
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我正在学习复杂的网络和蟒蛇。
我对以下代码有问题：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images.reshape(60000, 28, 28, 1)
我不明白reshape(60000, 28, 28, 1)是什么意思。
什么是60000，28
浏览 3提问于2019-09-24得票数 7
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我正试着做一个CNN (仍然是一个初学者)。当试图拟合模型时，我得到了以下错误：
ValueError:通过形状(10000，10)的目标阵列输出形状(无，6，6，10)，同时用作丢失的categorical_crossentropy。此损失期望目标具有与输出相同的形状。
标签的形状= (10000，10)图像数据的形状= (10000，32，32，3)
代码：
import pickle
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers imp
浏览 0提问于2019-07-06得票数 6
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2回答
我有一个模型，我需要使用epochs进行多次训练，我尝试添加这个代码clf_svm.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=64)，但是它没有工作。如何在skleran线性svc中增加历元？对模型进行多次培训并保存模型，下面是正在使用的代码
# empty list to hold feature vectors and train labels
train_features = []
train_labels = []
# loop over the training dataset
print ("[STA
浏览 0提问于2021-04-12得票数 0
我想在不同的GPU上并行启动两个不同的python脚本(tensorflow对象检测train.py和eval.py)，当train.py完成时，杀死eval.py。
下面的代码可以并行启动两个子进程()。但是子进程是在同一个设备上启动的(我可以猜到原因。我只是不知道如何在不同的设备上启动它们)。
start_train = “CUDA_DEVICE_ORDER= PCI_BUS_ID CUDA VISIBLE_DEVICES=0 train.py ...”
start_eval = “CUDA_DEVICE_ORDER= PCI_BUS_ID CUDA VISIBLE_DEVICES=1
浏览 0提问于2018-11-19得票数 1
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我想要创建一个csv文件，它将训练数据和测试数据以及标签组合在一起，用于项目。问题是，在concat函数中，即使在使用了索引重置之后，标签仍然是Nan，我不知道哪里出了问题。数据集位于以下链接中：
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
# remove first col from training dataset
data = pd.read_csv('/home/katerina/Desktop/PBMC_training_set_data.csv')
first_column = data.colu
浏览 13提问于2021-12-28得票数 1
5回答
高精度与极低验证精度的比较
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我正在用Keras序列模型在python中构建一个情感分析程序，用于深度学习。
我的数据是2万条推特：
正推文: 9152条推特
负面推特: 10849条
我编写了一个顺序模型脚本来进行二进制分类，如下所示：
model=Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_words))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooli
浏览 0提问于2018-04-04得票数 17
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1回答
我正在为NLP使用，我目前正在处理imdb审查数据集。我想利用hub.KerasLayer。我想直接传递实际的x和y值。所以，在我的model.fit语句中，句子为x，标签为y。我的代码：
import csv
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np
import tensorflow_hub as hub
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preproc
浏览 1提问于2020-07-31得票数 0
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我试着做一个cifar100模型。当我开始训练模型时，我遇到了这个错误。
'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits‘接收到的标签值为99，超出了[0，10]的有效范围。标签值:1 47 23 85 26 78 26 26 26 85 11 13 60 1 65 97 7 14 59 20 35 94 74 24 78 41 0 56 2 63 78 32 96 32 62 62 16 60 61 37 82 28 55
浏览 6提问于2022-06-29得票数 1
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我已经在电子邮件(垃圾邮件/非垃圾邮件)数据集上创建了一个高斯朴素贝叶斯分类器，并且能够成功地运行它。将数据矢量化，将训练集和测试集分为训练集和测试集，然后计算出滑雪板-高斯朴素贝叶斯分类器中存在的所有特征。
现在，我希望能够使用这个分类器来预测新邮件的“标签”--不管它们是否是垃圾邮件。例如，我有一封电子邮件。我想把它提供给我的分类器，并得到关于它是否是垃圾邮件的预测。我怎样才能做到这一点？请帮帮忙。
分类器文件的代码。
#!/usr/bin/python
import sys
from time import time
import logging
# Display progress
浏览 2提问于2016-05-06得票数 1
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我正在Windows上使用python3.5和tensorflow。我编写了一个脚本，从idx文件中获取MNIST数据，它运行良好。我能打开一张照片。今天，我开始了我的项目，现在我有以下问题：
File "C:\Users\uidj8441\Documents\PYTHON\0_projects\open MNIST data\open_mnist
_data\open_mnist_data\open_mnist_data.py", line 27, in <module>
images, labels = mnist.load_training()
浏览 2提问于2017-05-22得票数 1
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在数据科学堆栈交换上，也有同样的问题。
背景
我想检查一个confusion_matrix，包括精度，召回，和f1分数，如下面的微调后使用自定义数据集。
微调过程和任务是上的。
在完成与培训师的微调之后，在这种情况下，我如何检查confusion_matrix？
confusion_matrix的图像，包括精度、召回和f1-得分：例如输出图像。
predictions = np.argmax(trainer.test(test_x), axis=1)
# Confusion matrix and classification report.
print(classification_repo
浏览 1提问于2021-08-07得票数 4
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我正在使用MNIST数据集，并创建了以下网络。我想把训练数据做得过份，我想我在这里也是这么做的。我的训练损失低于我的验证损失。这是我想出的密码。请看一看，如果我的训练数据过份了，如果我没有，我该怎么做呢？
class NN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Flatten(),
nn.Linear(784,4096),
nn.ReLU(),
nn.Linear(4096,2048),
nn.ReLU(
浏览 2提问于2022-03-28得票数 0
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深度学习模型训练中的错误
、、、、
所以我设计了一个CNN，用以下参数编译，
training_file_loc = "8-SignLanguageMNIST/sign_mnist_train.csv"
testing_file_loc = "8-SignLanguageMNIST/sign_mnist_test.csv"
def getData(filename):
images = []
labels = []
with open(filename) as csv_file:
file = csv.reader(csv_file, delimiter
浏览 3提问于2020-07-21得票数 3
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我对Tensorflow MNIST教程做了一些修改。原始代码(fully_connected_feed.py，第194-202行)：
checkpoint_file = os.path.join(FLAGS.log_dir, 'model.ckpt')
saver.save(sess, checkpoint_file, global_step=global_step)
#Evaluate against the training set.
print('Training Data Eval:')
do_eval(sess,
eval_corr
浏览 0提问于2017-01-24得票数 2
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