下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一个组织想要预测谁是消费贷款产品的潜在违约者。他们有基于他们所观察到的顾客历史行为的数据。...因此，当他们获得新客户时，他们希望预测谁的风险更大，谁没有。此数据集为基于用户行为的贷款预测测试集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。 将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？
transformer 1、git clone https://github.com/Kyubyong/transformer.git 2、pip install sentencepiece 3、下载数据集...de-en.de.xml中内容大致是这个样子的： 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...然后是data_load.py中用来加载数据集： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow
在新的框架中，每一个数据来源被抽象成一个“数据集”，开发者可以以数据集为基本对象，方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。...一、数据集的基本使用方法在数据集框架中，每一个数据集代表一个数据来源：数据可能来自一个张量，一个TFRecord文件，一个文本文件，或者经过sharding的一系列文件，等等。...与队列相似，数据集也是计算图上的一个点。下面先看一个简单的例子，这个例子从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y=x^2的值。...import tensorflow as tf# 从一个数组创建数据集。...需要指出的是，如果数据集在repeat前已经进行了shuffle操作，输出的每个epoch中随机shuffle的结果并不会相同。
它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。...为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。 TensorFlow图像数据集 1....裁剪的SVHN–斯坦福大学的街景门牌号码（SVHN）是一个TensorFlow数据集，用于训练数字识别算法。它包含600,000个已裁剪为32 x 32像素的真实世界图像数据示例。...IRC Disentanglement –这个TensorFlow数据集包括来自Ubuntu IRC频道的刚刚超过77,000条评论。每个样本的元数据包括消息ID和时间戳。...https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/snli 27. e-SNLI –该数据集是上述SNLI的扩展，其中包含原始数据集的570,000个句子对，分类为
作者：Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要：训练用于具有强（每像素）和弱（每边界框）监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像，并且基于使用高斯混合模型（GMM）建模图像表示。...作为GMM建模的副产品，我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像，并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的，并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍，使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。
研究人员结合人类参与者的高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES) 期间的生理和连续行为指标，提出了一个数据集。...通过重复选择会话来测试参与者内部的可靠性。这个独特的数据集支持一系列假设检验，包括 tDCS/tACS 位置和频率、大脑状态、生理、疲劳和认知表现的相互作用。...数据集描述： 数据集概括图 数据集概括图：将高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES；包括 tDCS 和 tACS) 期间的生理和连续行为指标相结合的数据集。...实验1:示例参与者数据 实验概述：（a）行为任务。(b) 2D 中的 EEG 和刺激布局。(c) 带有刺激蒙太奇的 MRI 衍生 3D 头部模型。(d) 任务设置。...如果想对数据进行下采样，请使用 GX_DataDownSample.m 脚本。该脚本具有一个 GUI，允许您根据要对数据进行下采样的程度粘贴文件名、位置和下采样因子。该脚本假定文件结构如上所示。
ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据集随机种子的基本认识...方式产生子进程时，numpy 不会对不同的子进程产生不同的随机值....换言之，当没有多处理使用时，numpy 不会出现随机种子的不同的问题；实验代码的可复现性要求一个是工人种子 ,即工人内包括numpy，random，torch.random所有的随机表现；另一个是Base...,即程序运行后的初始随机值，其可以通过以下两种方式产生 torch.manual_seed(base_seed) 由特定的seed generator设置 generator = torch....，但不同的时代之间，其最终的随机种子仍然是不变的。
虽然本文使用YOLOv3作为基础，但该结构可以在许多其他OD模型中应用，只需进行最小的修改，从而使它们对数据集转移的情况下具有更好的鲁棒性。...尽管也可以引入其他的随机性备选方案，但MC-Drop在计算量和推理时间上有明显的优势。理想情况下，贝叶斯神经网络将带来一个具有更精确的不确定性度量的完全概率性框架，但这也将带来非常大的内存占用。...当从OD模型中采样N次时，可以将一个正向传递的中间结果特征张量缓存到第一个Dropout层。缓存的Tensor是确定的(假设数值误差不显著)，因此只允许对模型的最后几层进行采样。...2.2、数据集Shift场景的系统评估 作者这里使用了Michaelis等人提出的Python包来系统地评估模型对不断增加的数据集Shift的鲁棒性；Michaelis等人也提出了一种评估指标，名为Corruption...同时，作者还测试了三个有代表性的dropout rates (25%，50%和75%)和spatial and label qualities在数据集Shift平均的结果。
tensorflow_cookbook--第1章 TensorFlow入门 Google的TensorFlow引擎具有独特的解决问题的方法。....： 这里我们将介绍TensorFlow算法的一般流程。 大多数内容将遵循这个大纲： 1.导入或生成数据集：我们所有的机器学习算法将依赖于数据集。 在本书中，我们将生成数据或使用外部数据集源。...2.转换和归一化数据：通常，输入数据集不会以TensorFlow的形式出现，因此我们需要将TensorFlow转换为接受的形状。 数据通常不在我们的算法期望的正确维度或类型。...TensorFlow具有内置函数，可以为您规范数据，如下所示： data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...) 3.将数据集划分为训练集，测试和验证集...此外，许多算法需要超参数调整，因此我们放置一个验证集来确定最佳的超参数集。 4.设置算法参数（超参数）：我们的算法通常具有一组在整个过程中保持不变的参数。
/tensorflow/ 2.参考云水木石的文章，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DJxY_5pyjOsB70HrsBraOA 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...我们会用到的是其中test、train、validation这3个方法。 5.2 对比三个集合 train对应训练集，validation对应验证集，test对应测试集。...5.4 查看手写数字图 从训练集mnist.train中选取一部分样本查看图片内容，即调用mnist.train的next_batch方法随机获得一部分样本，代码如下： import matplotlib.pyplot...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集
它是一个端到端平台，适合完全没有经验的初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习教程以及一整套公开数据集。...为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简单介绍一些TensorFlow中用于机器学习的大型数据集。我们将以下数据集的列表分为图像、视频、音频和文本。 TensorFlow图像数据集 1....这个版本的Quickdraw数据集包括28×28的灰度图像。 7. SVHN Cropped—街景房号（SVHN）是为训练数字识别算法，由斯坦福大学建立的TensorFlow数据集。...EMNIST—扩展的MNIST数据集，包含了原始MNIST数据集转换成28 x 28像素大小的图片。 TensorFlow音频数据集 17....它们是从2015年Yelp数据集挑战赛中的数据提取出来的。 虽然上述数据集是机器学习中最大、最广泛使用的一些TensorFlow数据集，但TensorFlow库是庞大的，并在不断扩展。
largest tensorflow datasets for machine learning 由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。...它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。...为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。我们已经将下面的列表分为图像、视频、音频和文本数据集。...这个版本的Quickdraw数据集包括28 x 28灰度格式的图像。 7、SVHN Cropped – 来自斯坦福大学的街景门牌号(SVHN)是一个TensorFlow数据集，用来训练数字识别算法。...24、IRC Disentanglement – 这个TensorFlow数据集包含了来自Ubuntu IRC频道的77000多条评论。每个样本的元数据包括消息ID和时间戳。
(弃用)disable_v2_behavior(...): 禁用TensorFlow 2.x的行为。....): 使用来自分区的索引将数据分区为num_partition张量。dynamic_stitch(...): 把数据张量的值交错成一个张量。...enable_v2_behavior(...): 使TensorFlow 2.x的行为。....): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。...map_fn(...): 映射到维度0上从elems解压缩的张量列表上。matching_files(...): 返回匹配一个或多个glob模式的文件集。
2018年9月25日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow...+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本...在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a 3.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com.../s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w 密码: wa9p 下载压缩文件MNIST_data.rar完成后，选择解压到当前文件夹，不要选择解压到MNIST_data。
TensorFlow 计算被表示为有状态数据流图，我们致力于使系统具有足够的灵活性，以便用户可以快速试验新模型，系统同时也具有足够高的性能和鲁棒性，可以被用于机器学习模型的训练和部署。...如果一个 TensorFlow 计算图中的张量 C 可能通过一个复杂的操作子图依赖于一组张量{ }，那么一个内置函数将返回张量集{ }。...因此我们利用这些函数库实现了系统的很多内核。 5.5 有损压缩（Lossy Compression） 一些机器学习算法（比如通常用于训练神经网络的算法）具有抗噪声和降低算法精度的能力。...在设备之间发送数据时（有时在同一台机器内的设备之间），我们通常使用高精度的有损压缩，这一方式类似于分布式系统。...TensorFlow 的基本数据流图模型可以以多种方式用于机器学习应用。我们关心的一个领域是如何加速计算密集型神经网络模型在大型数据集上的训练。
作者：Joao Carreira,Eric Noland,Chloe Hillier,Andrew Zisserman 摘要：我们将DeepMind Kinetics人类行为数据集的扩展从600个类扩展到...700个类，其中每个类至少有600个来自不同YouTube视频的视频剪辑。...本文详细介绍了此新版本数据集引入的更改，并包含一组全面的统计信息以及使用I3D神经网络体系结构的基线结果。
使用张量可以并行（parallel）运行代码。 每个数据点被看作是来自独立同分布的样本。因为每个数据点假定是独立的，所以计算也是独立的。当使用张量时，每个数据点都在分隔的计算内核上运行。...通过对数据集进行抽样，TensorFlow 不需要一次处理整个数据集。...我们在这里谈论谷歌，他们主要使用内部构建的工具来处理他们的工作，所以数据保存的格式为 ProtoBuff 也是不奇怪的。...这正是 TensorFlow 的作用。 在这里，检查点文件的三种类型用于存储模型及其权重有关的压缩后数据。 检查点文件只是一个簿记文件，你可以结合使用高级辅助程序加载不同时间保存的 chkp 文件。...下面让我们看一下结果文件夹的屏幕截图： ? 一些随机训练的结果文件夹的屏幕截图 该模型已经在步骤 433,858,1000 被保存了 3 次。为什么这些数字看起来像随机？
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