我想要了解猫和狗在我的数据集中的频率，以了解数据集的平衡(这将确定使用什么分类度量和/或分配什么类别权重)。我如何使用下面生成的tf.data.Dataset对象来做这件事呢？
浏览 7提问于2021-06-30得票数 0
我想在一个ImageNet数据集上训练一个分类器(每个类都有大约1300幅图像)。出于某种原因，我需要每个批处理包含来自同一个类的64幅图像，以及来自不同类的连续批。Tf1.9中的tf.contrib.data.sample_from_datasets允许从tf.data.Dataset对象列表中取样，weights表示概率。我想知道以下想法是否有意义：
将t
浏览 1提问于2018-07-27得票数 4
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我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时，它工作得很好，但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码： import pandas as pdimport tensorflow as tf
f
浏览 10提问于2020-07-06得票数 0
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我在Google Colab上和Keras一起做图像分类。我使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()函数()加载图像，该函数返回tf.data.Dataset对象：
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory问题是getitem()必须返回一批带有索引的数据。但是，我使用的list()函数必须将整个数据集放入内存中，从而在DatasetGenerator<
浏览 6提问于2020-07-28得票数 1
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我正在使用mxnet/resnet50训练一个物体检测器，在最后一次训练运行后，mAP是78%，当我在我的测试集上运行检测器时(独立于训练/val数据)，损失是0.37，我得到了假阳性结果-一些相当高的30-60%的置信度。我认为我需要添加一些训练/val图像，这些图像没有我正在训练检测器的任何对象。
我计划再添加20%的标签为-1的图像--我在某处读到这是如何在mxnet中指定没有标签的图像的<
浏览 2提问于2018-11-28得票数 1
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我正在按照keras tutorial进行图像分类。我已经创建了一个tf.data.Dataset，并使用.take()方法指定了一个批处理： train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directorytraining", batch_size=32)
train_batch = train_ds.take(1) 检查train_batch对象:是如何分别指定图像和标签
浏览 19提问于2021-02-01得票数 0
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表1是我拥有的数据集的一个示例。如你所见，无名氏的A频率最高，马克·吐温的B频率最高，艾丽·马奥尼的C频率最高。表2是我想要实现的(一个只包含频率最高的人及其对应的分类的表)：
使用循环函数可以做到这一点吗？例如，检查每个独特的分类，确定哪个分类的频率最高，并打印相关<em
浏览 0提问于2020-10-16得票数 0
在中，Dmytro的答案要求我有一个要传递给tf.data.Dataset.zip的tf.data.Dataset对象列表。我需要每个tf.data.Dataset对象只包含一个ID的实例，并且为了使tf.data.Dataset对象的数量与ID相同。我的数据由使用以下结构从目录导入的图像组成：
浏览 6提问于2021-04-27得票数 0
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对不起，我对文本分类和Tensorflow还比较陌生，所以这看起来可能是一个非常愚蠢的问题。......A_song_2.txt......B_song_1.txt根据我在Tenso
浏览 16提问于2021-05-30得票数 0
我使用的是tf.data.Dataset应用编程接口，它有一个大约500K行、大约1,800列的数据集。当我尝试的时候：我回来了：
ValueError:我在谷歌上到处搜索，看到很多人遇到这个问题，但没有令人满意的答案。有没有办法绕过这个限制，或者使用tensorflow方法来分解我的dataset？我已经对它进行了<e
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
假设我有一个已经训练好的Keras模型。在使用predict()方法时，我希望同时获得实例键值和相应的预测值(我可以在输入中将键值作为一个特征/列传递)。
我想知道这样做现实吗？
浏览 30提问于2019-11-01得票数 1
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我想训练一个用于人脸检测的数据集。我有阳性和阴性样本。它们的大小是18x18像素。我将每张图片划分为9个子区域。在每个块中，我计算每个像素的LBP值。并分块计算它们的频率。所以每个块有256个值作为频率。
我的问题是，我如何在Adaboost中使用LBP？Adaboost期望一个弱分类器，但LBP本身不能对图像进行
浏览 3提问于2013-05-21得票数 2
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当我在这篇文章中写“不确定性”时，我的意思是：例如，如果我有一个“非常确定”的分类器(在测试/训练集的均值/中位数上)，这个属性
浏览 0提问于2020-07-26得票数 1
我正在使用准备一个用于训练tf.kears模型的流数据集。使用，有没有办法创建一个节点并返回创建的tf.data.Dataset，以便在下一个训练节点中使用它？可能不会工作，因为tf.data.Dataset不能被酸洗(deepcopy是不可能的)，另请参见。根据的说法，在MemoryDataset中进行深度复制是为了避免其他节点修改数据。有人能详细解释一下为什么/如何发生这种并发修改吗？
从上看，似乎有一个copy_mode = "assign&q
浏览 0提问于2020-09-04得票数 3
我正在尝试使用Huggingface zero-shot文本分类，使用12个标签和从CSV文件读取的大型数据集(57K句子)，如下所示： csv_file = tf.keras.utils.get_file我尝试创建一个数据集，如下所示： dataset = load_dataset('csv', data_files=filename) 但不确定如何与Huggingface的分类器一起使用。批处理分类的<
浏览 44提问于2020-09-18得票数 0
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我有一个定制的keras.utils.sequence，它以特定(和关键)的顺序生成批处理。我的理由是：
我知道keras.utils.sequence对象是可索引
浏览 2提问于2019-12-06得票数 2
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我试图分类的卡格尔10k狗图像120个品种使用Keras和ResNet50。基本的复杂的ResNet50模型：model.add(layers.Dropout(0.5))确保只有我最后添加
浏览 0提问于2018-09-10得票数 2
我是机器学习世界的完全新手，我目前正在实现一个模型，这个模型需要包含反馈以及对数据集的更改(特性和标签随时间的变化)。我的主要问题是，每次有变化的时候，进行一次全新的训练是不太理想的。用户将通过“这是有用的/没有帮助的
浏览 0提问于2018-03-28得票数 -1
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我使用将一个非常大的RGB图像数据集从磁盘加载到一个中。我想从图像中提取补丁，创建一个图像空间维数为64x64的新tf.data.Dataset。因此，我想要创建一个新的数据集，该数据集的400000个补丁仍在32的批处理中，其中包含一个带有规范tf.data.Dataset的(batch=32, width=64, height=64, channels我已经看过方法和函数，但是从文档中还不清楚<
浏览 5提问于2020-10-12得票数 2
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从音频文件中提取基音特征
、、、
我正在尝试从音频文件中提取基音特征，我将使用这些特征来解决分类问题。我使用python(scipy/numpy)进行分类。我认为我可以使用scipy.fft获得频率特征，但我不知道如何使用频率近似音符。我研究了一下，发现我需要获取色度特征，这些特征将频率映射到音调音阶的12音箱。还有没有人建议我读一读我应该看的材料？
浏览 0提问于2013-12-22得票数 11
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