在定制我自己的用例时，我的数据块没有show_batch方法，这让我遇到了问题。 我正在尝试将我的一些代码从fastai v1移植到v2。使用数据块教程https://docs.fast.ai/tutorial.datablock.html 我的数据块和数据集： dblock = DataBlock(get_items = get_image_filesipython-input-56-
浏览 30提问于2020-12-14得票数 0
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我的最终目标是使用FastAI实现ULMFit来预测灾难推文(作为 Kaggle竞赛的一部分)。我想要做的是读取来自数据帧的推文。但由于我不知道的原因，我被困在数据加载阶段。我根本不能使用下面的方法做到这一点-train= pd.read_csv('..data for validation inorder to learn moredls_lm = dls_lm.dataloaders(train, bs=64, seq_le
浏览 36提问于2021-03-12得票数 2
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我使用fastai库中的dowload_data()函数从kaggle下载了Fashion MNIST数据集。download_data("https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist/download")PosixPath('/root/.fastaipath = untar_data('/root/.fastai<
浏览 25提问于2019-12-02得票数 5
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我是神经网络的新手，我用fast.ai训练Cifar10数据集，使用残差神经网络。
浏览 41提问于2021-12-10得票数 0
pip install -Uqq fastbook正如FastAI书第2章所写的那样，这本书或谷歌上的任何地方都有关于这种自由的解释。令人惊讶的是，因为它没有包括任何解释什么快速书-只是一些课程的深度学习。
fastbook.setup_book()
那有什么用？
浏览 0提问于2021-05-20得票数 1
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我正在使用kaggle房价数据集，它分为:培训和测试。model.predict只适用于一行，而循环测试并不是最优的。b. model.get_preds给出了你训练过的数据的结果
请建议你能用经过训练的学习者预测新的df表格数据</e
浏览 2提问于2021-01-04得票数 5
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tf.data.Dataset.from_generator(SomeTrainingDirectoryIterator, (tf.float32, tf.float32))def show_batch(dataset): for labels, value inbatch.items
浏览 5提问于2020-02-19得票数 9
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我是个新手，然后尝试学习快速数据块apicoco = untar_data(URLs.COCO_TINY)images\basic_data.py", line 185, in show_batchFile "D:\Anaconda3\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\fastai</em
浏览 3提问于2019-11-29得票数 0
我一直在使用fastai的文本分类器(https://docs.fast.ai/text.html)。有没有一种方法可以在不创建测试数据集的情况下使用fastai库进行批量预测？
浏览 23提问于2019-02-26得票数 3
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在建立MovieLens100k数据集上的协作过滤模型时，我想展示一个用户和电影的密集交叉表。我认为最好的方法是显示最频繁的n user与最频繁的m movie。如果您想在笔记本中运行它，您应该能够在安装fastai2依赖项之后复制/粘贴它(它导出熊猫和其他内部库)from fastai2.tabular.all我的例子似乎比随机的好一些，但没有太多。我有两个假设来解释为什么它没有我
浏览 3提问于2020-10-13得票数 0
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%reload_ext autoreload%matplotlib inline
from fastai.visionimport *from fastai.basic_train import *
395
RuntimeError: bool value of Tensor with mor
浏览 16提问于2019-05-18得票数 5
我们使用我们自己的数据集，使用14000张图像作为训练集，5261张图像作为验证集，尝试了使用Keras ResNet50应用程序(Tensorflow作为后端)的迁移学习。Keras版本: 2.1.6代码(用于训练和验证的相同数据集)如下所示，End time: 201
浏览 2提问于2018-05-22得票数 3
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我想加载一个灰度图像的数据集。我使用的是ImageFolder，但默认情况下它不会加载灰度图像，因为它会将图像转换为RGB。我找到了用ImageFolder加载图像并在将图像转换为灰度后使用以下方法的解决方案：或
ImageOps.grayscale我尝试使用ImageDataBunch，但在导入fastai.vision时遇到问题
浏览 2提问于2020-02-07得票数 2
我正在使用fastai Intro to Machine Learning course，在Lesson 1中，他使用了来自Kaggle的Blue Book for Bulldozers dataset让我感到奇怪的是，讲师没有使用SKlearn的pd.get_dummies()或OneHotEncoder来处理分类数据。取而代之的是，他对所有分类列调用了pd.Series.cat.codes。我注意到当调用fit()方法时，它在使用pd.Series.cat.codes的数据集上的计算
浏览 15提问于2019-03-21得票数 4
我有这个样例数据集： v1 v2 v35 6 7 和要素数据集 v1 v22 height
3 age 您能建议基于要素数据集重命名数据集列的最佳方法吗？ 谢谢!
浏览 38提问于2020-11-11得票数 0
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我正在按照他们网站上的说明在TensorFlow中预处理数据：def prepare_for_training(ds, cache=True, shuffle_buffer_size=1000):def show_batch(image_batch, label_batch): for n
浏览 31提问于2020-02-09得票数 1
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假设我有两个数据集V1ak
V1 V2 V3jk 45 89lm 56 79V1 V2 V3ak 45 78.我尝试了很多方法，但这并没有给我真正想要的。请帮帮我
浏览 2提问于2014-03-21得票数 0
使用Kaggle数据集。 text targetget_x=ColReader('text'), get_y=ColReader('target'), splitter=ColSplitter())
这是我的数据采集器
浏览 9提问于2021-05-07得票数 4
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CNN学习不正确
、、、、
我有一个包含500张植物图像的小数据集，我必须预测1，10范围内的单个图像的数字。这些数字之间存在顺序关系(10 >9> ... > 1)。这个问题类似于基于一张照片的年龄估计。他们都没有给出一个很好的结果。 有趣的是，当我绘制一些图像的热图时，它显示模型选择了错误的点来预测答案。这就像，如果我想根据面部照片来预测年龄，cnn给了背景更多的价值，而不是实际的脸。我也尝试了其他方法，比如分类和学习排名，但当我做热图时，也会发生同样的事情。在这些方法中，我得到的最佳准确率是使用分类的30%和
浏览 35提问于2020-04-06得票数 0
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在使用fastai的表格模型训练了包含许多分类数据的数据集之后，我希望读出实体嵌入并使用它来映射到我的原始数据值。我可以看到嵌入的权重。有没有什么方法可以从调用TabularList.from_df获得的数据变量中获得呢？或许有人能告诉我一个更好的方法来得到这张地图。但是没有简单的方法来获得TabularList的列车部分来仅检查列车部分。
奇怪的是，我找不到任何代码示例来说明这一点。难道没
浏览 0提问于2020-01-12得票数 0
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