文章目录 数据集的构建和预处理 数据集的预处理办法 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式 数据集的构建和预处理 tf.data.Dataset类，提供了对数据集的高层封装...使用于小数据集的方法：tf.data.Dataset.from_tensor_slices() ，构成一个大的张量。...数据集的预处理办法 Dataset.map(f):对数据集的每个元素应用函数f，得到一个新的数据集 Dataset.shuffle(buffer_size) ：将数据集打乱 Dataset.batch(...batch_size) ：将数据集分成批次，即对每 batch_size 个元素，使用 tf.stack() 在第 0 维合并，成为一个元素； TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...前面介绍了如何解析TFRecord样例。...使用TFRecordDataset读出的是二进制的数据。 # 这里需要通过map()函数来调用parser()对二进制数据进行解析。类似的，map()函数也可以用来完成其他的数据预处理工作。
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!...(train_files) dataset = dataset.map(parser) # 对数据依次进行预处理、shuffle和batching操作。...在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮数， # 而这里指定了整个数据集重复的次数，它也间接地确定了训练的论述。...NUM_EPOCHS = 10 dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS) # 定义数据集迭代器。...与训练时不同，测试数据的Dataset不需要经过随机翻转等预处理操作， # 也不需要打乱顺序和重复多个epoch。
需求描述 本文需要将Visdrone数据集中有关车和人的数据集进行提取和合并，车标记为类别0，人标记为类别1，并转换成YOLO支持的txt格式。...Visdrone数据集 Visdrone数据集转换成YOLO的txt格式 首先对原始数据集做一个格式转换，下面这段代码延用官方提供的转换脚本。....imwrite(output_folder + '/' + '{}.png'.format(image_path.split('/')[-1][:-4]), img) 可视化效果如图所示： 注：该数据集对人的姿态还进行区分...obj[0] = 0 f.write(('%g ' * 5).rstrip() % tuple(obj) + '\n') 过滤之后的效果如图所示： CARPK数据集...CARPK数据集是无人机在40米高空拍摄的汽车数据集，里面仅包含汽车单一目标。
概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...创建迭代器 我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。...但并不是将新数据馈送到相同的数据集，而是在数据集之间转换。如前，我们需要一个训练集和一个测试集。...数据集教程：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets 数据集文档：https://www.tensorflow.org/api_docs
几个周末之后，已经建立了足够的勇气来承担一个小的编码挑战 - 为PCAP网络捕获文件实施新的Tensorflow数据集。...Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...在将数据馈送到TF模型之前，必须对数据进行预处理并将其格式化为Tensor数据结构。这种张量格式要求是由于深度神经网络中广泛使用的线性代数以及这些结构在GPU或TPU上应用计算并行性所能实现的优化。...将来，我计划编写一些纯Python数据集，这应该会更容易一些。 看一下TF IO数据集的源代码文件结构。 ?...import _load_library pcap_ops = _load_library('_pcap_ops.so') 数据集构造函数的主要作用之一是提供有关其生成的数据集张量类型的元数据。
MNIST数据集 MNIST数据集简介 MNIST数据集，是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。...（PS：官网下载的数据集已经划分好了60000个训练集和标签，10000个测试集和标签，共四个文件，但格式不是常见文件格式，需要手动转化。...，但要去官网搜该数据集的命名方式。...X1, y1 = X[shuffle_index[:10000]], y[shuffle_index[:10000]] 数据预处理 原始的数据的灰度图像每一个像素点都是-256~256的，通过数据标准化和归一化可以加快计算效率...对sklearn来说，数据预处理主要需弄清楚fit,transform,fit_transform三个接口。 关于数据预处理更详细的内容之后会在我的专栏sklearn内进行后续更新。
MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...本文会介绍两种方法： softmax回归 卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归 读取数据 首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...（CNN） 我们通过softmax回归取得了92%的准确率，似乎还不错，但实际上这个结果是比较差的，目前准确率最高应该达到了99.7%以上，So尝试了softmax之后，我们再来试下CNN，看究竟结果如何
深度学习实战 cifar数据集预处理技术分析 深度学习实战 fashion-mnist数据集预处理技术分析 深度学习实战 mnist数据集预处理技术分析 通过分析keras提供的预定义图像数据集，...总结如下： (1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件，加载后就可以直接得到四个数组，非常方便。...(2) fshion-mnist数据集利用四个gz格式压缩包存储四个数组的内容，加载后利用numpy的frombuffer()方式加载数组。...(3) cifar数据集则是将训练集分为五个文件，每个一万条，测试集一个文件，利用pickle的dump()方法以字典的方式写入文件，然后通过pickle的load()方法加载字典，在字典中保存了data...三种不同的方式处理了三种数据集，各有特点，对于今后处理图像数据集具有非常好的借鉴价值。 今后在做图像分析处理任务的时候，可以将任务分为两个阶段，第一阶段为数据预处理，第二阶段为数据分析。
https://github.com/marsggbo/Megatron-DeepSpeed/blob/main/tutorials/gpt2_wikipedia.md 下载Wikipedia压缩数据集...─ wiki__01 ├── ... ├── AB ├── AC ├── AD ├── AE ├── ... ├── GD └── GE 文件夹包含多个子文件夹，每个子文件夹包含多个json格式的数据集...，即wiki_00其实是json格式的文件 对解压后的数据集做预处理 我们在训练GPT的时候，解压后的数据集还不能直接拿来用，我们还需要用Megatron-Deepspeed提供的tools/preprocess_data.py...对text目录下数据集做预处理，最终会得到两个二进制文件，后缀分别是bin和idx。...一种处理办法就是把第三步中的所有json文件合并到一个json文件中去，最后再对后并后的文件做预处理就可以了。
加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意：在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10...import print_function import os import sys import numpy as np from six.moves import cPickle from tensorflow.keras
参考文献Tensorflow 官方文档[1] > tf.transpose 函数解析[2] > tf.slice 函数解析[3] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[4] > tf.train.shuffle_batch...import urllib from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # 更改工作目录 abspath...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...79344063 [3]tf.slice函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79343847 [4]CIFAR10/CIFAR100数据集介绍
cifar数据集是以cifar-10-python.tar.gz的压缩包格式存储在远程服务器，利用keras的get_file()方法下载压缩包并执行解压，解压后得到: cifar-10-batches-py...data_batch_3 ├── data_batch_4 ├── data_batch_5 ├── readme.html └── test_batch 其中data_batch_[1..5]为训练集数据...，test_batch为测试集数据。...x_test.transpose(0, 2, 3, 1) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) data_batch_i 存放了cifar的训练集数据...，每个文件1万条数据，采用pickle的方式进行序列化数据，利用pickle.load()的方式加载文件并反序列化为之前的dict()，该字典中有’data’和’label’两个key，分别存放了数据和标签
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。 数据集介绍 数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...从高层次而言，数据集由以下类组成： 其中： 数据集：基类，包含用于创建和转换数据集的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据集。...迭代器：提供了一种一次获取一个数据集元素的方法。 我们的数据集 首先，我们来看一下要用来为模型提供数据的数据集。...使用这个笔记，您可以学习如何运行具有不同类型特征（输入）的更丰富示例。正如您从我们的模型中发现的一样，我们仅仅使用了数值特征。 对于数据集，请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。
mnist数据集可以从https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 这个网址进行下载，下载的文件是一种称为npz格式的文件，这是numpy库生成的特有的压缩包格式...test-ab.npz')print(data['a']) # [0 1 2]print(data['b']) # [3 4 5] 了解npy和npz的基本用法之后，接下来将介绍keras中mnist的数据集加载过程...print(x_train.shape) # (60000, 28, 28) print(x_test.shape) # (10000, 28, 28) 注：keras中下载的数据集默认的存放位置是...可以看到mnist数据集的处理流程是将28x28x1的图片文件处理成四个numpy数组：x_train, y_train, x_test, y_test。...在使用数据集的时候，利用keras的get_file()先从指定的URL地址下载npz文件，然后加载得到两个tuple，下面是keras官方提供的mnist数据集load_data()方法： def load_data
目录 一、KDD99网络入侵检测数据集介绍 二、KDD99网络入侵检测数据集下载 三、KDD CUP99数据集预处理（Python实现） １、字符型特征转换为数值型特征（即符号型特征数值化） ２、数值标准化...３、数值归一化 ---- 一、KDD99网络入侵检测数据集介绍 该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。...二、KDD99网络入侵检测数据集下载 三、KDD CUP99数据集预处理（Python实现） １、字符型特征转换为数值型特征（即符号型特征数值化） Python3对KDD CUP99数据集预处理代码实现...（仅实现字符型特征转为数值型特征） #kdd99数据集预处理 #将kdd99符号型数据转化为数值型数据 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as...2、one-hot编码处理符号型数据 3、Weka进阶—基于KDD99数据集的入侵检测分析 KDD99入侵检测数据预处理和分类源代码及数据集资源下载： KDD99入侵检测数据预处理和分类源代码及数据集
article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets
1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...DataLoader(数据加载器类)： 1.传入dataset 2.batch_size 批大小 3.shuffle 数据打乱 train_loader=DataLoader(dataset=train...batch_size=128,shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128) 构造一个两到三层的神经网络，因为minsit数据不是很复杂...，所以层数对数据的效果没有太大的影响。...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
blog/NMT-dataset-preprocess.html 神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）借助深度神经网络对不同语言的文本进行翻译，本文主要介绍机器翻译数据集...WMT16 en-de的预处理过程。.../apply_bpe.py -c codes.bpe train.tok.bpe 对数据集进行BPE后，句子可能如下所示。...WMT数据集处理 神经机器翻译领域国际上最常用的数据集是WMT，很多机器翻译任务基于这个数据集进行训练，Google的工程师们基于WMT16 en-de准备了一个脚本：wmt16_en_de.sh(https....* 测试数据集，与训练集所使用的预处理方式相同，用于测试和验证。
数据集下载：https://github.com/jiangxinyang227/textClassifier/blob/master/data/rawData/labeledTrainData.tsv...打开看下labeledTrainData.tsv数据的样子： ?...读取数据集： import pandas as pd from bs4 import BeautifulSSoup path="/content/drive/My Drive/textClassifier...pands的DataFrame中，需要注意的是数据中的第一行是列的名称 unlabel = pd.DataFrame(unlabeledTrain[1: ], columns=unlabeledTrain...# 将有标签的数据和无标签的数据合并 newDf = pd.concat([unlabel["review"], label["review"]], axis=0) # 保存成txt文件 newDf.to_csv
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