之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

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

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割 代码地址:https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba. International Journal o

无论是训练机器学习或是深度学习,第一步当然是先划分数据集啦,今天小白整理了一些划分数据集的方法,希望大佬们多多指教啊,嘻嘻~ 首先看一下数据集的样子,flower_data文件夹下有四个文件夹,每个文件夹表示一种花的类别    划分数据集的主要步骤: 1. 定义一个空字典,用来存放各个类别的训练集.测试集和验证集,字典的key是类别,value也是一个字典,存放该类别的训练集.测试集和验证集: 2.使用python获取所有的类别文件夹: 3.对每个类别划分训练集.测试集和验证集:(1)把该类别的

1.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 函数原型: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果

目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pip install -r requirements.txt 环境要求

使用sklearn.model_selection.train_test_split可以在数据集上随机划分出一定比例的训练集和测试集 1.使用形式为: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2, random_state=0) 2.参数解释: train_

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.索引简介 1.基本概念 首先要明确索引是什么:索引是一种数据结构,数据结构是计算机存储.组织数据的方式,是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,例如:链表,堆栈,队列,二叉树等等. 其次要清楚索引的作用:索引可以使存储引擎快速找到数据记录,这是最基本的作用,索引是对查询速度最关键的影响,良好的索引设计可以使查询的效率有质的飞越. 索引的使用:如果查询语句使用所有,MySQL会在索引的数据结构上查询,如果查询到,就返回包含该

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特

[吐槽] 啊,代码,你这个大猪蹄子 自己写了cifar10的数据接口,跟官方接口load的数据一样, 沾沾自喜,以为自己会写数据接口了 几天之后,突然想,自己的代码为啥有点慢呢,这数据集不大啊 用了官方接口,真快啊... 啊啊啊啊啊啊啊啊 但这是好事,至少我明白了一点知识对吧 [lesson] 看了cifar10的接口,发现自己在数据集初始化的地方写的太少了,应该在初始化的时候就把所有数据读进来,这样的话在__getitem__的时候才能快. 人家的初始化: if self.train: sel

这是一篇面向新手的博文:因为本人也是新手,记录一下自己在做这个项目遇到的大大小小的坑. 按照下面的例子写就好了 import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms as T from torch import nn from torch.autograd import Variable

from torchvision.datasets import MNIST # import torchvision # torchvision.datasets. #准备数据集 mnist = MNIST(root="./mnist",train=True,download=True) print(mnist) mnist[0][0].show() print(len(mnist)) Dataset MNIST Number of datapoints: 60000 Root lo

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

在没有索引的情况下,SAS是一条接一条的扫描观测:有索引时,直接跳到该索引对应的观测所在位置.总结一句话就是:节省时间,节省内存,提高效率 当然并不是任何情况下使用索引都能提高工作效率,因为建立索引本身需要耗费内存,是否使用索引,要视具体情况而定.SAS中的语言优化器会自动判断是否需要使用索引 在实际使用中,出于效率考虑,我们只会为经常在WHERE条件中使用的变量,和用来合并SAS数据集的变量建立索引 建立索引的情况: 访问的观测远远小于总体 用于BY语句引用已排序的变量 索引分为简单索引[si

暂时介绍 image-mask型数据集, 以人手分割数据集 EGTEA Gaze+ 为例. 准备数据文件夹 需要将Image和Mask分开存放, 对应文件的文件名必须保持一致. 提醒: Mask 图像一般为 png 单通道 EGTEA Gaze+ 数据集下载解压后即得到如下的目录, 无需处理 hand14k ┣━ Images ┃ ┣━ OP01-R01-PastaSalad_000014.jpg ┃ ┣━ OP01-R01-PastaSalad_000015.jpg ┃ ┣━ OP01-R01

鸢尾花数据集的导入及查看: ①鸢尾花数据集的导入: from sklearn.datasets import load_iris ②查看鸢尾花数据集: iris=load_iris()print("鸢尾花数据集:\n",iris)print("查看数据集描述:\n", iris.DESCR)print("查看特征值的名字:\n",iris.feature_names)print("查看特征数据:\n",iris.data,ir

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jeison-higuita-W19AQY42rUk-unsplash.jpg toc: true date: 2020/2/19 20:17:25 disqusId: zhangxian categories: PyTorch tags: AI Deep Learning 本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/

我们在<torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换>中介绍了如何使用Pytorch内置的数据集进行论文实现,如torchvision.datasets.下面是加载内置训练数据集的常见操作: from torchvision.datasets import FashionMNIST from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize RAW_DATA_PATH = './rawdata' tran

一.预处理部分 1.拿到数据首先对数据进行分析 对数据的分布有一个大致的了解,可以用画图函数查看所有类的分布情况.可以采取删除不合理类的方法来提高准确率: 对图像进行分析,在自定义的图像增强的多种方式中,尝试对图像进行变换,看是否存在主观上的特征增强,具体的增强 方法在aug.py文件中,可以在线下对数据进行测试,看是否在增强后对结果有好的影响. 2.模型的选取 依据新模型效果较好的原则,尽量选取已存在的最新模型,可以选取进几年再imagenet比赛上取得最好的效果的几种模型 分别进行测试,目前

sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_sv