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2
回答
如何
规范化
TensorFlow
的
“
数据
集
”管道?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tensorflow-datasets
我
的
数据
集
在
TensorFlow
Dataset管道中,我想知道如何对其进行标准化,问题是为了标准化,您需要加载整个
数据
集
,这与
TensorFlow
Dataset
的
用途完全相反。那么如何对
TensorFlow
Dataset管道进行
规范化
呢?如何将其应用于新
数据
?(即用于进行新预测
的
数据
)
浏览 29
提问于2020-07-07
得票数 1
1
回答
我怎样才能干净地标准化
数据
,然后“去标准化”它呢?
python
、
pandas
、
numpy
、
tensorflow
、
normalize
我用
的
是Anaconda和
Tensorflow
神经网络。我
的
大部分
数据
都是用pandas存储
的
。 使用以
浏览 4
提问于2017-04-13
得票数 2
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1
回答
tensorflow
数据
集
列
的
规范化
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
我有一个
tensorflow
数据
集
: data = tf.data.experimental.make_csv_dataset(r"data.tsv.gz",label_name="Y", x1 = tf.feature_column.numeric_column('X1
浏览 17
提问于2020-06-24
得票数 2
1
回答
用
tensorflow
tf变换实现
数据
归一化
python
、
tensorflow
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
、
tensorflow-transform
我正在使用
Tensorflow
对自己
的
数据
集
做神经网络预测。我做
的
第一件事是在我
的
计算机中使用一个小
数据
集
的
模型。在此之后,我稍微修改了代码,以便使用具有更大
数据
集
的
Google Engine在ML引擎中实现火车和预测。 我正在规范熊猫
数据
中
的
特性,但是这引入了倾斜,我得到了糟糕
的
预测结果。我真正想要
的
是使用库
浏览 3
提问于2017-09-28
得票数 7
回答已采纳
2
回答
在使用scikit学习优化超参数时,是否有可能修复验证
集
?
scikit-learn
、
hyperparameter-tuning
我有一个问题,在科学学习中
的
超参数优化。我最熟悉
tensorflow
,您首先将
数据
分成三组:训练、验证和测试。利用训练
集
和验证
集
对超参数进行优化,最后用测试
集
对模型进行评估。所有
数据
都是使用来自测试
集
的
统计信息进行
规范化
的
,据我所理解,这背后
的
原理是,模型没有“看到”来自验证和测试
的
数据
,因此不能以任何方式使用它们
的
统计
浏览 0
提问于2021-04-16
得票数 0
1
回答
TensorFlow
规范化
与Scikit-学习
规范化
tensorflow
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
regression
我一直在学习一门机器学习课程,在回归课
的
最后一个额外
的
循环作业是 从
TensorFlow
tf.keras.datasets导入并对其建模。在课程中,我了解到
规范化
数据
集
对训练模型是有益
的
,所以我想在波士顿
数据
集
上试一试。指导员给出
的
关于
规范化
的
示例使用了sklearn库,但是在我
的
搜索过程中,我发现
TensorFlow
还有一个
规范化
浏览 1
提问于2022-09-01
得票数 2
1
回答
生产
数据
规范化
data-science-model
、
normalization
在训练模型时,我们将
数据
集
分成训练
集
和测试
集
。如果需要对任何
列
进行
规范化
/标准化,则对培训
集
和测试
集
分别进行此过程,以防止
数据
泄漏。对训练
集
的
参数进行了归一化处理。= scaler.transform(test) fit部件计算出参数,然后transform部件进行
规范化
。现在我
的
问题是--当模型在生产中部署时,来自现实生活
数据
浏览 0
提问于2021-06-29
得票数 1
1
回答
在使用R构建决策树时,您必须对
数据
进行
规范化
吗?
r
、
beginner
因此,本周我们
的
数据
集
有14个属性,每一
列
都有非常不同
的
值。一
列
的
值低于1,而另一
列
的
值从三位数到四位数不等。我不确定这一点,但是
规范化
会影响来自同一
数据
集
的
结果决策
浏览 0
提问于2015-03-04
得票数 16
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1
回答
如果使用
Tensorflow
的
ObjectDetection API,需要使用NormalizeImage吗?
python
、
tensorflow
、
object-detection
、
object-detection-api
我不确定
Tensorflow
ObjectDetection API是否会自动标准化输入图像(我自己
的
数据
集
)。它似乎在DataAugmentations中有一个名为“NormalizeImage”
的
选项。到目前为止,我还没有指定它,我
的
模型做得相当好。是我错过了图像
规范化
,还是
Tensorflow
自动为我做了,或者只是这个对象检测API不需要它? 到目前为止,我
的
模型使用了更快
的
RCNN和RetinaNet。
浏览 4
提问于2018-07-25
得票数 1
1
回答
如何修正错误训练和测试
集
不兼容?
weka
、
data-mining
我有大约7000条记录
的
数据
集
。在清除之后,我在it.Then上执行了
规范化
和离散化操作--我对它应用了一个j48模型,并将它保存到了我
的
computer.Now中--我想在一个包含500个记录
的
数据
集中测试这个模型。此
数据
集中
的
所有
列
都与原始
数据
集
相同。但是,测试
数据
集中
的
"class“
列
没有值。但我犯了个错误。因此
浏览 4
提问于2020-02-27
得票数 0
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1
回答
tensorflow
数据
集
直接
规范化
tensorflow
、
dataset
、
normalization
train.csv", TRAIN_DATA_URL)是否可以直接
规范化
temp_dataset而不将
数据
导出到其他
数据
库以供进一步操作?(一些
列
是数字
列
,另一些
列
是绝对
列
)
浏览 4
提问于2020-07-23
得票数 0
2
回答
如何在使用Keras fit_generator时
规范化
数据
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
keras-2
我有一个非常大
的
数据
集
,并且正在使用Keras
的
fit_generator来训练Keras模型(
tensorflow
后端)。我
的
数据
需要在整个
数据
集中进行
规范化
,但是当使用fit_generator时,我可以访问相对较小
的
数据
批,并且这个小批中
的
数据
规范化
并不代表对整个
数据
集中
的
数据
进行<em
浏览 0
提问于2018-06-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
json-ld可以用来构建json对象
的
唯一散
列
签名吗?
json
、
hash
、
json-ld
这几乎是的复制,其中有人想要可靠地散
列
javascript对象; 使用RDF
数据
集
规范化
算法对
数据
进行
规范化
,然后将输出转储为
规范化
的
NQuads格式。然后可以通过SHA-256或类似的算法对NQuads进行处理,以获得
数据
集
内容的确定性散
列
。构建jso
浏览 8
提问于2014-07-11
得票数 1
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2
回答
tensorflow
中
的
文本主题分类
python
、
classification
、
tensorflow
、
cnn
我想在CNN中创建一个
tensorflow
,它可以完成以下工作:对菜谱标题进行分类并找出主题。例如,super yummy cheesy cake应该导致cheese cake等等。我想要使用
tensorflow
,但在开始工作时需要一些帮助。将标题
规范化
,例如,cheesy变成cheese,cheesecake变成cheese cake,等等。具有类似于:
的
数据
集
super yummy cheesecake | cheese c
浏览 0
提问于2018-08-17
得票数 5
1
回答
我可以一起标准化整个
数据
集
吗?
neural-network
、
deep-learning
、
lstm
、
data-science
、
recurrent-neural-network
我正在尝试训练一个使用LSTMs
的
RNN网络。 从上图中可以看出,不同颜色
的
列
比其他颜色
的
列
更大或更低。所以,我
的
问题是:我是否可以将整个<em
浏览 1
提问于2018-06-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我们如何选择应该标准化或缩放
的
特性(
列
)?
machine-learning
、
dataset
、
data-cleaning
我是一个机器学习
的
新手,我正在经历缩放和
规范化
。当我试图浏览web上
的
大多数文档时,我发现人们解释说,
数据
集
需要进行缩放和标准化。以及如何决定为
列
选择哪种
规范化
算法?
浏览 0
提问于2020-11-17
得票数 0
1
回答
执行特征归一化时
的
数据
窥探、信息泄漏
machine-learning
、
cross-validation
假设我们有一个训练
数据
集
(同时有特性和标签)和一个测试
数据
集
(只有特性)。 当我们建立一个需要特征
规范化
的
机器学习模型时,正确
的
方法是只使用训练
数据
集
来进行
规范化
(防止信息泄漏)。也就是说,一种错误
的
规范化
方法是将训练(不包括Y
列
)和测试
数据
集
叠加在一起,并执行
规范化
(即使用整个训练+测试
数据
浏览 0
提问于2018-03-14
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1
回答
了解
Tensorflow
数据
集
的
结构
tensorflow
、
tensorflow-datasets
我正在尝试通过将
数据
从Postgres导入到
Tensorflow
2.0中来尝试
tensorflow
_datasets。我有一个包含大约50条记录
的
表aml2。该表有三
列
v1、v2和class。我希望类
列
是我们
的
标签,v1和v2作为功能。v1和v2已经是
规范化
的
浮点值,class是整数(0或1)。IteratorGetNext:0' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor '
浏览 2
提问于2020-10-04
得票数 1
1
回答
多层感知器
的
归一化方法
neural-network
、
normalization
我需要对输入
数据
进行
规范化
处理。我想知道哪种方法是MultiLayer感知器方法
的
更好方法。输入特性有不同
的
范围,如下所示 标准差归一化:范围(-1,1) -不确定Sigmoid会是好
的
选择normalized_data
浏览 0
提问于2013-12-11
得票数 1
2
回答
禁用Keras批处理标准化/标准化
tensorflow
、
keras
、
normalization
、
batch-normalization
、
keras-2
我使用一个简单
的
Keras模型来进行序列预测。在训练过程中,模型
的
预测精度似乎是正确
的
。但是,当我绘制model.predict()函数
的
输出时,我可以看到输出已经以某种方式被缩放了。它似乎是某种
规范化
/标准化
的
缩放类型。 在培训中更改批处理大小会影响结果。我尝试将批处理大小设置为输入
集
的
大小,以便在一个批处理中完成整个系列
的
培训,从而提高了结果,但仍然是缩放
的<
浏览 3
提问于2017-05-21
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