新手入门PaddlePaddle的一个简单Demo--猫狗大战 主要目的在于整体了解PP用卷积做图像分类的流程,以及最最重要的掌握自定义数据集的读取方式 猫狗数据集是从网络上下载到工作目录的. 本项目源地址. import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import imghdr # 判断图片格式用的 import random import seaborn as sns from time import time import paddl…

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc…

首先打开本地Jupyter notebook,出现类似页面并进入网页端Home. 网页端界面类似如下: 需要注意的是,Jupyter notebook只能打开当前目录下的数据集,如csv,所以需要使用upload把数据集倒导入到当前目录下. 而后点击蓝底upload. 即可内置成功. 编码时点击new进入untitled无标题页面,导入实例如下:…

本人人工智能初学者,现在在学习TensorFlow2.0,对一些学习内容做一下笔记.笔记中,有些内容理解可能较为肤浅.有偏差等,各位在阅读时如有发现问题,请评论或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)提醒. 若有小伙伴需要笔记的可复制的html或ipynb格式文件,请评论区留下你们的邮箱,或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)联系本人. 感谢:[深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator…

目录 1.预备工作 1.1 数据集准备 1.2 数据预处理 2.训练 2.1 模型 2.2 定义训练 2.3 训练 3.预测 4.参考文献 声明:这是我的个人学习笔记,大佬可以点评,指导,不喜勿喷.实现过程参考自夜雨飘零的博客以及实现代码.框架是百度开源的框架paddlepaddle. 1.预备工作 ​ 这是我上学期一直没有去填补的坑,之前想通过传统机器学习方法来实现,不过没做完.暑假难得回一次家,所以我想该把我没做完的坑填完吧. ​ 代码到现在为止已经写完了,不过还是存在坑的,比如哈士奇它会识…

1.什么是猫狗大战: 数据集来源于Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台),原数据集有12500只猫和12500只狗,分为训练.测试两个部分. 2.什么是Knn算法: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)基本思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.      如果用比较平实的话来说,就是"我们已经存在了一个带标签的数据库,现在输入没有标签的新数…

今天在学习PCA的时候,使用mnist数据集遇到一个问题,代码是这样的: import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") 遇到了报错:[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败. 原因: 以为是源地址被墙了,就搭梯子试试,结果还是不行 搜了一下原因,是因为源地址已经不能用了 解…

1.数据集介绍 20newsgroups数据集是用于文本分类.文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一. 数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档,均匀分为20个不同主题的新闻组集合. 一些新闻组的主题特别相似(e.g. comp.sys.ibm.pc.hardware/ comp.sys.mac.hardware),还有一些却完全不相关 (e.g misc.forsale /soc.religion.christian). 20newsgroups数据集有三个版本: 第一个版本19997…

https://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu/article/details/78492718 [keras]解决 example 案例中 MNIST 数据集下载不了的问题 2017年11月10日 09:57:06 Houchaoqun_XMU 阅读数:15683   前言: keras 源码中下载MNIST的方式是 path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.np…

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ EdgyGeo, Inc. 带来了一件非常棒的工作支撑架构.工程和构建(AEC)工业.这次让我们来看它们的下载工具,它允许架构师.工程师.开发者和城市规划者快速地获取指定区域的海量数据集.  一个场景中的三维建筑物和路线.数据集来自Los Angeles. 有了Cesium-based viewer,EdgyGeo允许用户探索整个城市.他们数据的亮点是高分辨率的…