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Python深度学习】用NumPy创建多维数组

Python之所以能成为深度学习领域最受宠编程语言,其中Python三剑客NumPy、Pandas和Matplotlib功不可没。这3个库分别用于科学计算、数据分析和数据可视化。...本系列文章作为深度学习前传,将开始介绍这3个函数库核心使用方法,首先介绍一下NumPy。 可能有很多读者会说,NumPy有什么特别的呢?现在用于科学计算库很多。为什么会提到NumPy呢?...因为NumPy只是用Python作了个外壳,底层逻辑是使用C语言实现,所以NumPy在运行速度上要远比纯Python代码实现科学计算库快得多。...NumPy 是 Python 语言在科学计算领域取得成功关键之一,如果你想通过 Python语言学习数据科学、人工智能(包括深度学习、语言处理等分支),就必须学习 NumPy。 1....创建多维数组 numpy模块array函数可以生成多维数组。例如,如果要生成一个二维数组,需要向array函数传一个列表类型参数,每一个列表元素是一维ndarray类型数组,作为二维数组行。

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·深度学习数据大全

[深度数据深度学习数据大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:...地址:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据:用于开发无监督特征学习深度学习、自学习算法图像识别数据...地址: https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像分割线———————— 人工数据 Arcade...————————我是深度学习视频分割线———————— 视频数据 Youtube-8M:用于视频理解研究大型多样化标记视频数据。...地址:https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本分割线———————— 问答数据 Maluuba News QA 数据:CNN 新闻文章中 12

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深度学习数据(二)

本文整理里一些科研中可能会需要某类数据,需要自己带走。 视频人体姿态数据 1....视频背景,视角以及摄像头都是静止。而且该数据库提供标注好前景轮廓视频。不过此数据正确率已经达到100%了。...下载地址:http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集机器学习数据 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/.../~mlearn/MLRepository.html CASIA WebFace Database 中科院自动化研究所几种数据,里面包含掌纹,手写体,人体动作等6种数据;需要按照说明申请,免费使用...文本分类数据 一个数据是可以用,即rainbow数据 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据 癌症基因:

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深度学习数据(一)

越来越多开发者把目光转移到海量数据处理上。但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处理海量数据,所以就需要一些公开海量数据来研究。 在Quora上有人就问到,如何获取海量数据。...此问题得到了很多人关注。具体可以看看回答,数据种类多种多样,有化学分析,基因遗传等等,从中你肯定能得到自己想要个数据。...*先来个不能错过数据网站(深度学习福音):* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据网站: 1、Public Data Sets...万图像。...希望也能有企业开发自己数据给研究人员使用,从而推动海量数据处理在国内发展!

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不规则Python多维数组拉平到一维,你学废了吗?

另外如果是下面这种不规则多维列表: l = [[1, 2], [3, 4], [5, [6, 7, [8, 9]]], 10, [11, [12, 13, [14, 15, [16]]]]] 我们想将它拉平到一维列表...将不规则多维数组拉平到1维 上面的需求似乎很简单,假如我们希望将下面这个复杂列表,拉平到一维呢?...深度优先遍历策略拉平多维数组 下面我介绍一个正常解决这个问题办法,那就是使用深度优先遍历策略,如果你对拉平结果没有顺序要求还可以使用广度优先遍历策略。...为了保证结果是原有的顺序,我们把左端作为栈顶,而数组不适合删除左端数据,所以使用deque来作为栈。...欢迎你在下方留言或评论,分享你学习心得和体会。

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数据深度学习从“数据”开始

如果说LeNet-5是深度学习hello world,那么mnist就是深度学习数据“hello world”,看看文【1】作者,Yann Lecun,Y.Bengio,Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning(基于梯度学习方法)方法一点努力,想了解为什么卷积神经网络需要local reception field(局部感受野),需要sub-sample...mnist数据有几个缺陷(1)只是灰度图像(2)类别少,只是手写数字(3)并非真实数据,没有真实数据局部统计特性 所以将mnist用于评估越来越深神经网络当然不再恰当,因此需要更大真实彩色数据...开始开始,imagenet是一个连经费都申请不到整理数据项目,为很多研究者们不耻,但科技公司竞赛热情以及数据史无前例多样性,让陷身于过拟合算法,从数据本身看到了新出路,之后故事大家也就都知道了...很多人天天在用数据但是从没有认真看过数据构建和背后动机,希望这个系列能给大家带来更多理解。 如果你能静下心来看论文,那么,发送关键词“数据0”到公众号,就可以直接获取下载链接。

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paddle深度学习2 数据构建

深度学习中,无论是做哪项任务,图像、文本或是声音,都涉及到数据处理,而数据通常包含在数据集中paddle当中有两个重要类是和数据相关:Dataset和DataLoader【Dataset】它位于...paddle.io.Dataset,用于定义数据这里只介绍它__getitem__和__len__两个方法1....它定义了获取数据长度行为下面的代码使用Dataset定义了一个基础数据:import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset): def __init...:它数据部分为列表data,标签部分为列表labels,各有6个元素我们创建了MyDataset类(继承自paddle.io.Dataset),并用它创建了一个mydata实例(传入了数据data,...DataLoader一个重要作用是可以批量数据集中取出数据,方便程序进行并行计算,这极大了提高了深度学习程序运行效率import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset

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Mercari数据——机器学习&深度学习视角

---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习深度学习在我们问题中应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE尝试 未来工作 GitHub存储库...---- 4.数据来源 这个分析数据来自Kaggle,一个流行在线社区或者数据科学家数据平台。 ? 了解数据 训练由140多万件产品组成,第二阶段测试由340多万件产品组成。...基于误差函数来评估回归模型拟合度是很重要,我们需要对y进行观察和预测。训练数据分为训练和测试。 对于基本线性回归模型,测试包含10%数据,对于深度学习模型,测试包含总数据20%。...为了进一步提高分数,我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习 递归神经网络(RNN)擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元(GRU),它是一种新型RNN,训练速度更快。...所有这些共同构成了我们深度学习模型80维特征向量。 ? 嵌入 除了训练测试划分,深度学习(DL)管道数据准备遵循与ML管道相同例程。

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深度学习入门数据--1.Cifar10数据

前一段时间写了系列机器学习入门,本期打算写深度学习入门数据,第一个入手是Cifar-10。Cifar-10数据主要用来做图像识别。...这个数据包含图像和标签,图像信息由32*32像素大小组成,标签包含10个类别(飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车)。...这个数据目的是,用这些标注好数据训练深度学习模型,使模型能够识别图片中目标。比如,我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。 一、数据 官网地址 官网上提供多种格式数据,我们选bin。...cifar10_train.py,如果数据没有下载,那么要重新下载数据,运行结果如下: Filling queue with 20000 CIFAR images before starting...python cifar10_eval.py 设置训练step1000步,准确率在60%。

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深度学习入门数据--2.fasion-mnist数据

Fasion-MNIST是一位老师推荐给我,要求我在做完MNIST-handwriting数据之后,再玩一下fmnist。这个数据也是28*28灰度图像,你可以从下面的图片看清图片内容。...这个数据是由一家德国时尚科技公司Zalando提供,我觉一家公司把定位成时尚科技公司,而不是电商平台,是把科技创新能力作为主要生产力。...未来,会更多如此定位公司,医疗科技公司、美食科技公司、出行科技公司、建筑科技公司~。本文主要用Keras编写模型,训练数据,并以清晰可视化方式展示。...查看数据 数据可以从git仓库上下载,https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据,...colab.research.google.com/github/margaretmz/deep-learning/blob/master/fashion_mnist_keras.ipynb 运行以上程序,10分钟会验证准确率能达到

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MNIST数据深度学习实践汇总

Why MNIST MNIST数据深度学习初学者来说应该是最友好数据集了: 拿来即用,你只需要专注于模型搭建就好(数据处理真的很费时间); 数据不大,很适合普通玩家,一般PC都能跑动,能快速反馈结果...严格来说,softmax回归应该不算深度学习,不过这是我用Tensorflow搭建第一个模型,所以如果你之前没接触过Tensorflow,我觉得softmax作为入门第一个项目是一个不错选择。...代码:softmax 训练时长:1分钟 测试准确率:92%左右 ---- CNN&RNN?...代码:CNN or RNN 训练时长:1-2小时 测试准确率:99.2%左右 ---- 基于PyTorchCNN&RNN? 执行效率没有去仔细比较,不过直观来说,差别不大。...代码:基于PyTorchCNN&RNN 训练时长:1-2小时 测试准确率:99.2%左右 ---- 生成对抗网络(GAN)?

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机器学习多维数据随机乱序:Python实现

本文介绍基于Python语言,实现机器学习深度学习等模型训练时,数据打乱具体操作。...1 为什么要打乱数据   在机器学习中,如果不进行数据打乱,则可能导致模型在训练过程中出现具有“偏见”情况,降低其泛化能力,从而降低训练精度。...例如,如果我们做深度学习分类,其中初始数据前80%都是第一类,后20%都是第二类,那么如果我们不打乱数据,模型按照数据顺序依次加以训练,则在前面大部分数据中训练出来结果都是第一类(即形成了惯性,模型认为这些数据只对应着第一类...(1000)   其中,TrainX需要为多维DataFrame格式训练数据特征,TrainY为一维Series格式训练数据标签。...=MyData.drop(TrainData.index)   其中,MyData为初始全部数据,TrainData与TestData分别为划分后训练与测试集数据

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深度学习100问-12:深度学习有哪些经典数据

很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后,早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到问题通常就是数据。...作为个人学习和实验来说,很难获得像工业界那样较高质量贴近实际应用大量数据,这时候一些公开数据往往就成了大家通往AI路上反复摩擦对象。...深度学习(CV方向)经典数据包括MNIST手写数字数据、Fashion MNIST数据、CIFAR-10和CIFAR-100数据、ILSVRC竞赛ImageNet数据、用于检测和分割PASCAL...可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早一个大型数据,MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。...7届ILSVRC大赛,这使得ImageNet极大推动了深度学习和计算机视觉发展。

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深度学习之MNIST数据识别(四)

测试(test set) 也是同样比例手写数字数据. MNIST数据文件格式 数据以非常简单文件格式存储,用于存储矢量和多维矩阵。...测试前5000个示例取自原始NIST训练。最后5000个来自原始NIST测试。第一个5000比过去5000更干净,更容易。...所以对于训练(train-images-idx3-ubyte:training set images )数据偏移量从offset 0016开始。...而标签(train-labels-idx1-ubyte)数据偏移量是从offset 0008开始。 将读取数据转化成数字保存到列表中,然后使用matplotlib输出一下效果。 代码 #!...参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 详解 MNIST 数据 https://

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深度学习】PyTorch 数据随机值完美实践

导读 本文所分析问题与解决方案将在最近发布pytorch版本中解决;因此解决所有烦恼根源是方法,更新pytorch~ >> 一个快捷解决方案: def worker_init_fn(worker_id...ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据随机种子基本认识...方式产生子进程时,numpy 不会对不同子进程产生不同随机值....换言之,当没有多处理使用时,numpy 不会出现随机种子不同问题;实验代码可复现性要求一个是工人种子 ,即工人内包括numpy,random,torch.random所有的随机表现;另一个是Base...,但不同时代之间,其最终随机种子仍然是不变

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干货 | 深度学习中不均衡数据处理

转载自:AI科技评论,未经允许不得二次转载 在深度学习中,数据是非常重要。但是我们拿到数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心数据组成。...像萨诺斯一样给你数据带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上,如果你得到一个完全平衡真实世界数据,你将是非常幸运。...在大多数情况下,您数据将具有一定程度类不平衡,即每个类具有不同数量样本。 为什么我们希望我们数据是平衡数据?...在深度学习项目中,在投入时间到任何可能需要花费很长时间任务之前,很重要一点是要理解我们为什么应该这么做,以确保它是一项有价值研究。当我们真正关心少数种类数据时,类平衡技术才是真正必要。...然而在当我们观察实际数据时候,「购买」类数据比「不购买」类数据少得多,我们模型倾向于将「不购买」类数据学习非常好,因为它拥有最多数据,但在对「购买」类数据学习上表现不佳。

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干货 | 深度学习中不均衡数据处理

AI 科技评论按:在深度学习中,数据是非常重要。但是我们拿到数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心数据组成。那么,如何对这些数据进行处理,才能得到我们所需要结果呢?...下面是他观点,雷锋网 AI 科技评论整理。 ? 像萨诺斯一样给你数据带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上,如果你得到一个完全平衡真实世界数据,你将是非常幸运。...在大多数情况下,您数据将具有一定程度类不平衡,即每个类具有不同数量样本。 为什么我们希望我们数据是平衡数据?...在深度学习项目中,在投入时间到任何可能需要花费很长时间任务之前,很重要一点是要理解我们为什么应该这么做,以确保它是一项有价值研究。当我们真正关心少数种类数据时,类平衡技术才是真正必要。...然而在当我们观察实际数据时候,「购买」类数据比「不购买」类数据少得多,我们模型倾向于将「不购买」类数据学习非常好,因为它拥有最多数据,但在对「购买」类数据学习上表现不佳。

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20用于深度学习训练和研究数据

数据在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要作用。它们用于训练和评估机器学习模型,研究和开发新算法,改进数据质量,解决实际问题,推动科学研究,支持数据可视化,以及决策制定。...数据提供了丰富信息,用于理解和应用数据,从而支持各种应用领域,包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据是确保数据驱动应用成功关键因素,对于创新和解决复杂问题至关重要。...无论是图像识别,自然语言处理,医疗保健还是任何其他人工智能领域感兴趣,这些数据都是非常重要,所以本文将整理常用且有效20个数据。...该数据帮助各种应用程序验证面部识别作为其安全系统。本数据原始数据由中国香港MMLAB发布。...数据数据科学和人工智能领域中是不可或缺工具,它们为模型训练和评估、问题解决以及科学研究提供了基础数据。选择适当数据并进行有效数据处理和分析是确保数据驱动应用程序成功重要一步。

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