keras 打乱 data和label

2024-10-17

Python/Keras如何将给定的数据集打乱

给定数据集data,数据集对应的标签label index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] (1)首先,获得数据集的所有index,其实就是0,1,2,....,num-1(这里的num是数据集中含有的examples的个数,注意,python的索引是从0开始的,所以,第一个元素索引为0,最后一个元素索引为num-1) [数据集中函数的样本个

Keras神经网络data generators解决数据内存

在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用.此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练. 本篇文章由圆柱模板博主发布. 先看一下还未改进的版本: import numpy as np from keras.models import Sequential #载入全部的数据!! X, y = np.load('some_training_set_with_l

Tensorflow1.4 高级接口使用（estimator, data, keras, layers）

TensorFlow 高级接口使用简介(estimator, keras, data, experiment) TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码(从contrib中毕业),加上之前的estimator API,现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练.data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中(利用tf.features可以方便的对结构化的数据进行读取和处理,比如存在csv中的数据,具体操作可以参考这篇文档):ke

[Keras] mnist with cnn

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

[Model] LeNet-5 by Keras

典型的卷积神经网络. 数据的预处理 Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ...,

2.keras实现-->字符级或单词级的one-hot编码 VS 词嵌入

1. one-hot编码 # 字符集的one-hot编码 import string samples = ['zzh is a pig','he loves himself very much','pig pig han'] characters = string.printable token_index = dict(zip(range(1,len(characters)+1),characters)) max_length =20 results = np.zeros((len(sampl

深度学习之神经网络核心原理与算法-caffe&keras框架图片分类

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

用keras的cnn做人脸分类

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比

keras 入门整理如何shuffle，如何使用fit_generator 整理合集

keras入门参考网址: 中文文档教你快速建立model keras不同的模块-基本结构的简介-类似xmind整理 Keras的基本使用(1)--创建,编译,训练模型 Keras学习笔记(完结) keras分类应用里的人脸预测kaggle: 根据人脸预测年龄性别和情绪人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四) 数据量大无法载入时,节约内存model.fit_generator: keras 大数据的训练,迭代载入内存 1 def generate_arrays_from

Gluon Data API

http://mxnet.apache.org/api/python/gluon/data.html import sys import os import time import mxnet as mx from mxnet import autograd,nd from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import data as gdata,loss as gloss from mxnet.gluon import nn #gdata.Ar

caffe Python API 之数据输入层（Data,ImageData,HDF5Data）

import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.ImageData Layer net.data ,net.label = caffe.layers.ImageData( name="InputData" source="train.txt", batch_size=32, new_width=48, new_height=4

Caffe实现多标签输入，添加数据层(data layer)

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解

Cross-Domain Security For Data Vault

Cross-domain security for data vault is described. At least one database is accessible from a plurality of network domains, each network domain having a domain security level. The at least one database includes at least one partitioned data table tha

elementui-如何同时获取多选框的label和value

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8">  <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui@2.4.11/lib/theme-chalk/index.css"> </head> <body&

Excel: assign label to scatter chart using specific cell values

ref: https://www.get-digital-help.com/custom-data-labels-in-x-y-scatter-chart/ Improve your X Y Scatter Chart with custom data labels Author: Oscar Cronquist Article last updated on February 25, 2019 The picture above shows a chart that has custom da

VUE003. 解决data中使用vue-i18n不更新视图问题（computed属性）

案例在国际化开发中,有一部分需要国际化的文字是由数据驱动的储存在data中,然而VUE的data存在很多无法实时更新视图的问题,比如v-for循环的标签,当数据层次过深,通过源数据数组的索引改变它的值是无法实时更新到视图上的. 这个问题可以用 vue.js 提供的 this.$set( ) 或者 vm.$forceUpdate 方法解决.前者向响应式对象中添加一个 property 并确保这个新 property 同样是响应式的,且触发视图更新.后者则是强制渲染视图. 本文介绍用compute

Keras速查_CPU和GPU的mnist预测训练_模型导出_模型导入再预测_导出onnx并预测

需要做点什么方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用keras,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 tensorflow 2.6.0 keras 2.6.0 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 tf2onnx 1.9.3 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),第二列到最后一

ES实战- data too large, data for

场景客户现场业务系统突然查询不到数据,个人一开始分析以为是聚合查询报错,于是去看了下系统日志,看到如下日志打印: Caused by: ElasticsearchStatusException[Elasticsearch exception [type=circuit_breaking_exception, reason=[parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [1032639682/984.8mb], whic

从 Numpy+Pytorch 到 TensorFlow JS：总结和常用平替整理

demo展示这是一个剪刀石头布预测模型,会根据最近20局的历史数据训练模型,神经网络输入为最近2局的历史数据. 如何拥有较为平滑的移植体验? 保持两种语言,和两个框架的API文档处于打开状态,并随时查阅:Python,JavaScript:Pytorch,TensorFlow JS(用浏览器 F3 搜索关键词). 可选阅读,<动手学深度学习>,掌握解决常见学习问题时,Pytorch 和 TensorFlow 的实现方法. 精读 TensorFlow JS 的官方教程,和指南. 精读 Tens

[深度学习] caffe分类模型训练、结果可视化、部署及量化笔记

本文为本人caffe分类网络训练.结果可视化.部署及量化具体过程的心得笔记.caffe目前官方已经停止支持了,但是caffe是目前工业落地最常用的深度学习框架,用的人挺多.其实主要怕自己忘了,弄个备份,弄caffe很久了,怕不用东西都忘了,但是本文主要是讲述caffe下的分类网络.caffe默认已经配置好了,而且尽可能是linux系统,本文基于ubuntu18系统.如果有错误,希望积极指正. 1 训练 1.1 数据准备首先在caffe/data路径建立example_data文件夹,在exam

keras 打乱 data和label

热门专题