前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件的 GAN. 首先下载数据:在  /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下建立文件夹 data/mnist,从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

参考资料 GAN原理学习笔记 生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀(2):GAN生成手写数字 参考代码之一 #coding=utf-8 #http://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516?locationNum=1&fps=1 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

使用numpy切分训练集和测试集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 序言 在机器学习的任务中,时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集.此处我们使用numpy完成这个任务. iris数据集中有150条数据,我们将120条数据整合为训练集,将30条数据整合为测试集. iris.csv下载 程序 import csv import os import numpy as np '''将iris.csv中的数据分成train_iris和test_iris两个csv文件,其中t

在实际应用中,一般会选择将数据集划分为训练集(training set).验证集(validation set)和测试集(testing set).其中,训练集用于训练模型,验证集用于调参.算法选择等,而测试集则在最后用于模型的整体性能评估. 1. 留出法 (Hold-out) 将数据集D划分为2个互斥子集,其中一个作为训练集S,另一个作为测试集T,即有: D = S ∪ T, S ∩ T = ∅ 用训练集S训练模型,再用测试集T评估误差,作为泛化误差估计. 特点:单次使用留出法得到的估计结果往

对book3.csv数据集,实现如下功能: (1)创建训练集.测试集 (2)用rpart包创建关于类别的cart算法的决策树 (3)用测试集进行测试,并评估模型 book3.csv数据集 setwd('D:\\data') list.files() dat=read.csv(file="book3.csv",header=TRUE) #变量重命名,并通过x1~x11对class属性进行预测 colnames(dat)<-c("x1","x2"

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

数据同步 启动postman 后在右上角可以登录账号,登录后就可以同步自己的api测试脚本,连上网在办公区在家都可以同步. 创建测试集 1.点击collections,点击add folder 2.create后,可以在左侧看到创建的文件夹,可以在该文件夹下再建文件夹 3.还可以进行分享.编辑.复制.下载.删除等

postman使用之二:数据同步和创建测试集 一.数据同步 启动postman 后在右上角可以登录账号,登录后就可以同步自己的api测试脚本,连上网在办公区在家都可以同步. 二.创建测试集 1.点击collections,点击add folder 2.create后,可以在左侧看到创建的文件夹,该接口的一些请求文件就可以放在这个文件下,可以在该文件夹下再建文件夹,还可以进行分享.编辑.复制.下载.删除操作

一:Postman中接口请求设置环境变量和全局变量 全局变量和环境变量可以通过Pre-request Script和Tests设置,会在下面测试沙箱和测试断言中讲到. 全局变量的设置:官网参考https://learning.getpostman.com/docs/postman/environments_and_globals/manage_globals/ 在这里我选择的是天气预报接口(接口文档官方一直在更新,所以看到跟我说的有啥不同,不要见怪),具体操作如下 1.在浏览器上打开天气预报链接

启动postman 后在右上角可以登录账号,登录后就可以同步自己的api测试脚本,连上网在办公区在家都可以同步. 创建测试集 1.点击collections,点击add folder 2.create后,可以在左侧看到创建的文件夹,可以在该文件夹下再建文件夹 3.还可以进行分享.编辑.复制.下载.删除等

Suite Setup:在这个测试集的所有测试用例开始测试之前运行(类似于junit的@BeforeClass) Suite Teardown:在这个测试集的所有测试用例结束之后运行(类似于junit的@AfterClass) Test Setup:在每个测试用例开始测试之后运行(类似于junit的@Before) Test Teardown:在每个测试用例结束测试之后运行(类似于junit的@After) 用法: 用在Settings这里 后面直接加你要使用的关键字 如: 如上: Suite

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

昨日内容回顾 1. 内容回顾 1. VueX VueX分三部分 1. state 2. mutations 3. actions 存放数据 修改数据的唯一方式 异步操作 修改state中数据的步骤: 1. 页面上交互 触发数据的变化 2. 去后端获取新的数据(异步操作 ajax请求) 3. dispatch('获取新数据') --> 放在actions中 4. 拿到了新数据了 5. 去更新state中对应的数据(同步操作 state.noteList=[xx,xx,xx])--> 放在muta

方法五:使用PLSQL的数据生成器 首先测试环境建立:dept表 CREATE TABLE dept(deptno NUMBER(6),dname VARCHAR2(20),loc VARCHAR2(20)); 以下实验就是像dept表中插入大量的数据. 数据生成器允许创建演示和测试数据.对于测试应用程序和查看它们怎样执行大量的数据,这很有帮助的.可以在PL/SQL Developer的工具菜单的下面找到数据生成器:Data Generator.基本上,定义由一个或多个表.要生成的记录数量和字段

一.手写版 在前端有个模拟数据的神器 Mock.js 能生成随机数据,拦截 Ajax 请求,然后我觉得他的这个生成随机数据不错.然后我就到度娘一顿操作,没找到类似的java实现,于是就有了下面的代码: pom.xml <!--hutool 快速开发工具包--> <dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <versio

集群搭建好之后网络,raid卡策略,磁盘都会影响集群的性能.为了避免因上述问题使得集群的性能受到影响,我们依次进行测试,最后得到基本的集群性能. 网络 首先是网络,ceph集群一大堆让人摸不着头脑的问题都出在网络上,所以我们在建立集群之前就可以测试网络,看其是否有问题,可以通过ping命令来测试网络的连通性,但最好使用iperf,测试下网络传输速度. 遇到有不少现场情况,因为光模块导致万兆网络只有百兆的速度,如果等集群建好之后性能不如意,花费大量时间排查发现是这个问题就太冤了. iperf命令

改用C++生成自动化数据表 前面的文章中,我们讨论了使用一个基于.NET的第三方程序库来从程序中来生成数据表.在我看来,这整个思路是非常有用的,例如为显示测试结果.我经常会自己在博客中尝试各种像这样的方法.大体上就像你做各种测试然后把结果输出到控制台或者文本文档中…… 但是,要是把结果直接写入电子表格然后自动化地生成可视化图表不就更好了吗?这种方法也可以用C++实现吗? 简介 在上面提过的文章中,我给大家演示了如何将测试结果直接输出到Excel文件中.我用了一个很棒的的程序库它叫做 Spire.

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/5960825.html 我们在做开发的时候,有时候会需要一些帮助数据,必须需要连续的数字,连续间隔的时间点,连续的季度日期等等常见很多人利用master库的spt_values系统表,这个当然没有问题 比如下面这个(没截完,结果是0-2047) 这样也可以使用,但是感觉不够灵活,一是不是随便一个账号都可以访问master数据库的,而是他这里面也只有这么一个连续的数字了,想要别的结果集就不太弄了,类似数据可以用公用表表达式C