展开

关键词

首页关键词cifar10数据集介绍

cifar10数据集介绍

相关内容

TDSQL PostgreSQL 版

TDSQL PostgreSQL 版

TDSQL PostgreSQL版是腾讯自主研发的分布式数据库系统。集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身。采用no sharding 的集群架构,提供容灾、备份、恢复的能力。并完整兼容PostgreSQL与Oracle数据库。
  • CIFAR10数据集实战-数据读取部分(上)

    本节课主要介绍CIFAR10数据集登录http:www.cs.toronto.edu~krizcifar.html网站,可以自行下载数据集。打开页面后?前讲的MNIST数据集为0~9的数字识别,而这里的为10类物品识别。由上可见物品包含有飞机、汽车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片。datasets# 引入pytorch、datasets工具包定义main函数def main(): if __name__ == __main__: main()下面开始在里面写入代码首先开始加载数据集: cifar_train = datasets.CIFAR10(cifar, train=True, transform=transforms.Compose()) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifar文件夹中这里暂时不写Normalize函数写到这里别忘了让pytorch自己下载数据集在代码后面加入download=True即可实现]), download=True)Cifar_train
    来自:
    浏览:1093
  • CIFAR10数据集实战-数据读取部分(下)

    本节课继续主要介绍CIFAR10数据集的读取cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, )# 按照其要求,这里的参数需要有batch_sizedatasets.CIFAR10(cifar, train=True, transform=transforms.Compose(), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, ) # 按照其要求,这里的参数需要有batch_size数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求,这里的参数需要有数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求,这里的参数需要有
    来自:
    浏览:497
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到
  • 数据集界面

    创建数据集界面创建数据集界面左边是产品导航栏,数据集界面整体分为三部分:数据集列表、数据集编辑区、数据区。数据集列表数据集列表提供数据集与数据源的管理功能,包括新建文件夹、重命名、复制粘贴、删除等。打开数据集用户在数据集列表区域,右键或单击更多图标选择打开数据集选项来打开选中的数据集。创建数据集用户在数据集列表区域,选中数据源文件夹下的数据源,右键或单击更多图标选择【创建数据集】选项来新建数据集。重命名对已存在的数据集、数据源或文件夹进行重命名。预览数据集当鼠标悬停在数据集列表的某一列时,会在该列的右边显示【预览数据集】,如下图所示:当鼠标移动到【预览数据集】时,按钮的底部显示灰色的边框,并显示【预览数据集】,如下图所示:单击【预览数据集】,可预览选中的数据集数据集编辑区不同类型的数据集,数据集编辑区界面各不相同。各类数据集的详细介绍见下文。数据区数据区提供了数据的查看、治理、过滤等功能。数据区包括预览数据,预览数据又分元数据和细节数据。
    来自:
  • 【知识星球】数据集板块重磅发布,海量数据集介绍与下载

    有三AI知识星球的“数据集板块”正式上线,提供数据集介绍,论文下载,数据集下载3大功能,那些因为网速问题,因为需要签license的蛋疼问题,从此不再成为问题!有三AI知识星球-数据集KDEF?数据集包括7种不同的表情,每个表情有5个角度。总共4900张彩色图,尺寸为562×762像素。?今天都上线了哪些数据集呢?主要是两类。 1,三大通用数据集ImageNet介绍与下载,120G+大小。?MNIST介绍与下载,提供了原始图像而不是压缩包,数据集大小也比压缩包更大,每一个数字共10000张图,10个数字共100000张图,大小47M。?CIFAR10数据集介绍与下载,提供了原始图像而不是压缩包,每一类5000张图,共50000张图,大小为60M。?不了解的可以查看下面的介绍文章。 【知识星球】做作业还能赢奖金,传统图像机器学习深度学习尽在不言中 ?
    来自:
    浏览:944
  • 转换Cifar10数据集

    Cifar10数据集不讲了吧,入门必备,下载地址: https:www.cs.toronto.edu~krizcifar.html 官方提供三种形式的下载:?可以看出是不提供图片形式的下载的,需要进行数据转换,虽然可以直接读成ndarray,但是对于初学者可能读图更直观点自己写了个转换程序(将bytes形式的文件转换为图片并分类存储):def recover_cifar10
    来自:
    浏览:848
  • 管理数据集

    数据集列表分为两部分,一是数据源,二是用户所创建的数据集。在腾讯云 BI 中,用户创建的数据源都被隔离在独有的文件夹中,用户在自己的文件夹下操作。用户可以创建文件夹、对已有数据集重命名、移除等。数据集支持多种管理操作:移动数据集位置、搜索数据集、搜索数据源、打开数据源、创建数据集、重命名、新建文件夹、复制&粘贴、删除、刷新、新建报告、预览数据集。搜索数据集根据输入的文字搜索名字中包含此文字的文件夹、数据集等。搜索数据源单击数据源搜索图标,进入搜索。数据源搜索的用法以 sqlserver 数据库为例。打开数据集用户在数据集列表区域,单击更多图标选择打开数据集选项来打开选中的数据集。创建数据集用户在数据集列表区域,选中数据源文件夹下的数据源,单击更多图标选择创建数据集选项来新建数据集。当用户复制文件夹,在此文件夹下面的数据集也一并被复制。删除移除列表中用户不需要的数据集或文件夹。当用户移除文件夹后,在此文件夹中的数据集也将一并被移除。刷新刷新当前的数据集列表。
    来自:
  • Excel 数据集

    相对于其他数据集,Excel 数据集的使用简单方便。当用户的数据存储在 Excel、CSV、TXT 或 LOG 文件中时,可通过 Excel 数据集直接上传数据,作为数据集使用。说明: Excel 数据集目前支持上传2003和2007类型的 Excel 文件。创建 Excel 数据集登录 商业智能分析 BI 控制台,选择左侧菜单栏创建数据集 > Excel 数据集,进入到创建 Excel 数据集页面。数据治理创建数据集后,刷新元数据,可对元数据进行一系列数据清洗、治理操作,包括:转换为数字列(企业版)、转换为日期列(企业版)、转换为维度列、转换为度量列、设置文件夹(企业版)、设置数据层次(企业版)、数据治理详情请参考 数据治理。
    来自:
  • SQL 数据集

    创建 SQL 数据集登录 商业智能分析 BI 控制台。可通过以下两种方式进入创建 SQL 数据集界面: 单击首页上的 SQL 数据集,进入 SQL 数据集新建界面。选择左侧菜单栏创建数据集,在新打开的页面上选择 SQL 数据集。使用存储过程创建 SQL 数据集SQL 存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集,经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字来执行它。此时没有任何的参数需要配置,刷新元数据即可预览数据。目前不支持带参的存储过程。SQL 数据集特例(企业版功能)数据集经纬度数据SQL 语句支持对经纬度数据的查询。使用 SQL 语句对经纬度数据进行查询的截图如下所示:性能检测用户使用 SQL 数据集时,系统会对数据集性能进行实时检测,并对影响性能的地方做出橙色标识,告知用户哪些列为什么没有下推到数据库执行,如下图所示
    来自:
  • Mongo 数据集

    腾讯云商业智能分析 BI 支持连接 MongoDB 数据源,进行数据查询、计算和分析。通过输入 URL、用户名和密码成功连接 MongoDB 后,选择数据库中的某个集合,即可管理这个集合中的数据。创建 Mongo 数据集登录 商业智能分析 BI 控制台,选择左侧菜单栏创建数据集 > Mongo 数据集,进入到创建 Mongo 数据集页面。数据治理创建数据集后,刷新元数据,可对元数据进行一系列数据清洗、治理操作:转换为数字列(企业版)、转换为日期列(企业版)、转换为维度列、转换为度量列、设置文件夹(企业版)、设置数据层次(企业版)、设置日期层次(企业版)、设置数据范围(企业版)、设置表达式(企业版)、设置日期表达式、为字段设置别名、设置数据权限(企业版)。数据治理详情请参考 数据治理。
    来自:
  • 创建数据集

    通过定义的数据集条件,连接不同的数据库,通过各种数据过滤,产生最终的数据集表单。现支持数据集包括:SQL 数据集、Excel 数据集、组合数据集、Mongo 数据集、多维数据集。以下三种方式进入创建数据集页面: 首页引导区,创建数据集快速入口,可快速进入 SQL 数据集页面、Excel 数据集页面、自服务数据集页面(如果用户的许可证没有自服务数据集的权限,那么首页显示的是组合数据集打开创建数据集导航页面后,点击相应的数据集进入创建页面。如果您有已打开的数据集页面,通过菜单栏【新建数据集】,点击相应的数据集进入创建页面。以组合数据集举例:组合数据集具有强大且易用的数据查询治理功能。可视化拖拽操作使您轻松自助准备数据。本节以联接数据为例,向您介绍如何联接数据,形成新的数据集。进入组合数据集在登录后首页左侧引导区或中间区域选择【创建数据集】>【组合数据集】,进入创建组合数据集界面。
    来自:
  • 组合数据集

    创建组合数据集登录 商业智能分析 BI 控制台,选择左侧菜单栏创建数据集 > 组合数据集,进入到组合数据集页面。组合数据集可以直接从左边的数据集资源树上拖拽一个数据集到组合数据集编辑区域;也可以拖拽数据源里的表或视图到组合数据集编辑区域把数据集、表、视图拖拽到组合数据集里后,在这个文档里,统一叫“表”。添加数据集从左边资源树上拖拽一个数据集得到组合数据集编辑区域。任何类型的数据集都可以被添加进来。一个组合数据集里不能仅仅只有一张表,这张表来自于数据集。删除表单击表头上的删除数据集即可删除表。展示 SQL 语句可以单击组合数据集编辑区域下方的展示 SQL 语句,来查看这个组合数据集生成的 SQL 语句。性能检测用户使用组合数据集时,系统会对数据集性能进行实时检测,并对影响性能的地方做出橙色标识,告知用户哪些操作没有下推到数据库执行:和 SQL 数据集一样,在组合数据集上,用户也可以通过单击检测性能,查看所有性能问题
    来自:
  • cifar10随机化列车和测试集

    我想随机化keras.datasets库中存在的CIFAR-10数据集的60000个观测值。我知道为了构建一个神经网络可能没有那么重要,但我是一个Python新手,我想用这种编程语言学习数据处理。因此,为了导入数据集,我运行了 from keras.datasets import cifar10(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data() 它自动给我一个列车和测试集的默认细分; 但我想混合它们。我想到的步骤是: 串联在数据集中的训练集和测试集X形状(60000,32,32,3)的和数据集ÿ形状的(60000,1) 生成一些随机的indeces来对X和Y数据集进行子集化,例如,50000 obs的训练集和10000 obs的测试集 创建新的数据集(采用ndarray格式)X_train,X_test,Y_train,Y_test,形状与原始数据相同,这样我就可以开始训练我的卷积神经网络 但也许甚至可以更快地解决这个问题
    来自:
    回答:2
  • 游戏玩家匹配

    常见问题,产品概述,应用场景,购买指南,产品动态,产品优势,快速入门,规则管理,匹配管理,基本概念,修改规则,修改匹配,分页查询规则集列表,查询规则详情,分页查询匹配列表,分页查询匹配Code,查询匹配详情,统计数据,删除规则,删除匹配,创建规则,创建匹配,发起匹配,查询匹配进度,取消匹配,数据结构,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,错误码,简介,API 概览,更新历史,匹配票据参数说明,多人组队匹配,队伍分配,需要请求对战服资源的匹配,独立使用的匹配,规则脚本设计指南,规则类型介绍,规则示例,修改匹配Token,查询匹配Token,推送机制介绍,事件推送安全,概述,访问管理示例,可授权的资源类型联系我们,产品简介,词汇表,常见问题,产品概述,应用场景,购买指南,产品动态,产品优势,快速入门,操作指南,规则管理,匹配管理,基本概念,API 文档,控制台相关接口,修改规则,修改匹配,分页查询规则集列表,查询规则详情,分页查询匹配列表,分页查询匹配Code,查询匹配详情,统计数据,删除规则,删除匹配,创建规则,创建匹配,匹配流程相关接口,发起匹配,查询匹配进度,取消匹配,数据结构,调用方式,请求结构,
    来自:
  • 商业智能分析 BI

    产品优势,产品功能,产品概述,应用场景,购买指南,词汇表,创建数据集,登录控制台,主子账号权限设置,保存报告,制作产品利润明细表,制作产品利润趋势,制作利润地图,制作利润总额仪表,制作报告模板,添加数据过滤组件数据集,Mongo 数据集,SQL 数据集,管理数据集,数据治理,组合数据集,交叉表(企业版功能),仪表盘主题,仪表盘布局,仪表(企业版功能),图片(企业版功能),可视化分析,基本操作,文本,设置格式,(企业版功能),操作指南,Hive 数据库,Mongo 数据库,MySQL 数据库,Oracle 数据库,Spark 数据库,概述,管理数据库,添加数据源,创建数据集,Excel 数据集,Mongo 数据集,SQL 数据集,管理数据集,数据治理,组合数据集,制作可视化报告,交叉表(企业版功能),仪表盘主题,仪表盘布局,仪表(企业版功能),图片(企业版功能),可视化分析,基本操作,文本,设置格式,网页(企业版功能创建门户组件,打开制作门户,用户与权限管理,分组管理,授权编辑,用户管理,进入认证授权,个性化设置,报告美化,展示报告,美化报告,通用美化方法,常用查询,聚合函数,常用查询语句,非聚合函数,常见问题,界面介绍
    来自:
  • 腾讯云小微

    修改机器人信息,创建机器人,删除知识库,更新知识库,知识库文件导入,答案准确性反馈,自动应答,获取业务信息,获取指定机器人信息,获取机器人列表,获取知识库列表,语音上传凭证,语音提问,错误码,默认能力集,小微 Skill 入门,小微机器人入门,硬件开放平台入门,开通服务,查看业务权限,删除机器人,删除知识库,应用绑定,新建知识库,添加机器人,获取历史交互信息,获取数据统计信息,调试工具,默认答案,删除机器人,删除知识库分类,批量更新知识点所属分类,添加知识库分类,获取知识库分类列表,词汇表,联系我们,产品简介,快速入门,产品优势,应用场景,功能介绍,简介,Rest API,Rest API 概览,Rest修改机器人信息,创建机器人,删除知识库,更新知识库,知识库文件导入,答案准确性反馈,自动应答,获取业务信息,获取指定机器人信息,获取机器人列表,获取知识库列表,语音上传凭证,语音提问,错误码,默认能力集,小微 Skill 入门,小微机器人入门,硬件开放平台入门,控制台指南,开通服务,查看业务权限,机器人管理,删除机器人,删除知识库,应用绑定,新建知识库,添加机器人,获取历史交互信息,获取数据统计信息,调试工具
    来自:
  • CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络(中)

    本节介绍在LeNet5中求loss的操作。in range(1000): for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train): # batchidx代表了有多少个batch,将x和label数据转移至from torch.utils.data import DataLoader# 多线程数据读取from LeNet5 import LeNet5import torch.nn as nn importdatasets.CIFAR10(cifar, train=True, transform=transforms.Compose(), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求,这里的参数需要有
    来自:
    浏览:311
  • 如何做组合数据集

    当企业所需数据存放在不同表中时,您可以通过组合数据集,将不同表关联起来。1. 进入组合数据集在创建数据集界面,单击【组合数据集】。2.编辑数据节点从左侧数据集列表,先后拖拽所需数据表,例如“咖啡中国市场销售数据”和“咖啡中国门店订单数据”到界面中间的空白区。3. 设置联接类型默认情况下,两张表将按内部联接的方式,进行组合。联合:将两张表的数据(包括重复数据行)拼接在一起,左表数据在上,右表数据在下,联合后的表列名为左表的列名。 两张表联接成功后,单击【刷新元数据】,该联合表中的所有数据将在元数据区展示。4.保存单击菜单栏上的【保存】,该组合数据源将被保存,供后续制作报告使用。
    来自:
  • 云审计

    ,移动解析,物联网开发平台,物联网智能视频服务,密钥管理系统,云直播,LPWA 物联网络,云数据库 MariaDB,云数据库 Memcached,游戏联机对战引擎,云数据库 MongoDB,云数据库 PostgreSQL,智能钛机器学习平台,产品概览,查询云审计日志,查看操作记录事件详情,联系我们,使用跟踪集投递日志,产品概述,产品优势,产品功能,词汇表,常见问题,应用场景,快速入门,产品简介,API 文档,错误码,检索日志,检索日志,创建跟踪集,删除跟踪集,开启日志采集,关闭日志采集,更新跟踪集,拉取跟踪集列表,获取跟踪集信息,查询是否开通跟踪集,开通跟踪集服务,PHP SDK 文档,创建云审计,开启日志采集,关闭日志采集,云数据库 MySQL,数据安全,数据保险箱,CDN 与加速,内容分发网络,数据安全审计,文件存储,网络安全,云防火墙,云 HDFS,数据处理,数据万象,消息队列 CKafka,网络,负载均衡,日志服务云点播,私有网络,Web 应用防火墙,语音技术,语音合成,语音识别,自然语言处理,机器翻译,AI 平台服务,智能钛机器学习平台,产品概览,查询云审计日志,查看操作记录事件详情,操作指南,联系我们,使用跟踪集投递日志
    来自:
  • CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络(下)

    选出可能性最大的值的索引为进行比对定义正确率写入对比total_correct += torch.eq(pred, label).float().sum().item()# torch.eq函数用于对比,同时要转为numpy数据from torch.utils.data import DataLoader# 多线程数据读取from LeNet5 import LeNet5import torch.nn as nn importdatasets.CIFAR10(cifar, train=True, transform=transforms.Compose(), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在cifar文件夹中 cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) # 按照其要求,这里的参数需要有batch_size, # 在该部分代码前面定义batch_size # 再使数据加载的随机化 cifar_test = datasets.CIFAR10(cifar, train=False, transform
    来自:
    浏览:309

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券