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基于tensorflow的图像处理(四) 数据集处理

import tensorflow as tf# 从一个数组创建数据集。...对每一条数据进行处理后，map将处理后的数据包装成一个新的数据集返回，map函数非常灵活，可以用于对数据的任何预处理操作。...而在数据集操作中，所有操作都在数据集上进行，这样的代码结构将非常的干净、整洁。...举例而言，如果数据集中的每一个数据(即iterator.get_next()的返回值)是image、label两个张量，其中image的维度是[]，batch_size是128，那么经过batch操作后的数据集的每一个输出将包含两个维度分别是...这里假设image中存储的是图像的原始数据，# label为该样例所对应的标签。height、width和channel给出了图片的维度。

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机器学习常用术语超全汇总

例如，SGD的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...使用早停法时，您会在验证数据集的损失开始增大（也就是泛化效果变差）时结束模型训练。 嵌套 (embeddings) 一种分类特征，以连续值特征表示。通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。...以某个输入数据集包含一百个特征的分类问题为例。为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...步长 (stride) 在卷积运算或池化中，下一个系列的输入切片的每个维度中的增量。例如，下面的动画演示了卷积运算过程中的一个 (1,1) 步长。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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    机器学习术语表

    例如，SGD 的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...使用早停法时，您会在验证数据集的损失开始增大（也就是泛化效果变差）时结束模型训练。 嵌套 (embeddings) 一种分类特征，以连续值特征表示。通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。...以某个输入数据集包含一百个特征的分类问题为例。为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...平稳性 (stationarity) 数据集中数据的一种属性，表示数据分布在一个或多个维度保持不变。这种维度最常见的是时间，即表明平稳性的数据不随时间而变化。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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    手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

    AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。...load_data（）加载CIFAR-10数据，并返回包含独立训练和测试数据集的字典。 生成TensorFlow图 ? 定义TensorFlow占位符。...但事实上，一些图像将被选择多次，而一些图像不会被添加到任何一个批次。但只要重复的次数够频发，所有图片被随机分到不同批次的情况会有所改善。 这一次我们要改进抽样过程。...要做的是首先对训练数据集的100个图像随机混洗。混洗之后的数据的前10个图像作为我们的第一个批次，接下来的10个图像是我们的第二批，后面的批次以此类推。...10批后，在数据集的末尾，再重复混洗过程，和开始步骤一致，依次取10张图像作为一批次。这保证没有任何图像比任何其它图像被更频繁地拾取，同时仍然确保图像被返回的顺序是随机的。

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    花一周清理PASCAL数据集的17120图像，将mAP提高13%

    有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。...本文中，研究者将利用 AI CS 功能来改进、更新和升级最流行的目标检测基准数据集 PASCAL VOC 2012 。...； 我们试图让边界框像像素一样完美； 我们还对部分（数据集类目标未注释部分）进行了注释，因为原始数据集具有它们的特性。...有了上述目标，我们首先检查了现有注释类标签的类审查运行，试图找出潜在的错误。超过 60% 的 AI CS 建议非常有用，因为它们有助于识别原始数据集不明显的问题。例如，注释器将沙发和椅子混淆。...不幸的是，原始数据集并没有在其训练 / 测试集拆分中包含 17120 个图像中的每一个，有些图片被遗漏了。

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    使用TensorFlow实现股票价格预测深度学习模型

    导入数据集 我们的团队将抓取到的股票数据从爬虫服务器上导出为CSV格式的文件。该数据集包含了从2017年四月到八月共计n=41266分钟的标准普尔500指数以及500家公司的股价。...准备训练集和测试集数据 原始数据集被划分为训练集和测试集。训练数据集包含了整个数据集的80%。注意这里的数据集划分不是随机划分得到的，而是顺序切片得到的。...到达输出层后，TensorFlow将把模型的当前预测值与当前批次的实际观测值Y进行比较。随后，TensorFlow将根据选择的学习方案对网络参数进行优化更新。...权重和偏置更新完毕后，下一批采样数据将再次送入网络并重复这一过程。这一过程将一直持续至所有批次的数据都已经送入网络。所有的批次构成的一个完整训练过程被称为一个epoch。...我们特意将每个节点的图像到处至磁盘制作了一个视频来展示训练的过程。可以看到模型很快习得了原始时间序列的形状和位置并且在一定的epochs后可以达到比较准确的预测值。这真是太好了！

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    最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了（附代码）

    神经网络的目标是将输入层中的原始图像数据转到输出层中的正确类中。普通神经网络和CNN之间的区别在于使用的层类型以及处理输入数据的方式。假设CNN的输入是图像，这允许其提取特定于图像的属性。...CNN通常使用以下类型的层： 输入层：用于原始图像数据的输入。 卷积层：该层计算神经元与输入中各种切片之间的卷积。...使用单层神经网络构建图像分类器 如何使用TensorFlow创建单层神经网络，并使用它来构建图像分类器？使用MNIST图像数据集来构建系统。它是包含手写的数字图像的数据集。...正如终端上打印所示，模型的准确率为92.1％。 使用卷积神经网络构建图像分类器 上一节中的图像分类器表现不佳。获得92.1％的MNIST数据集相对容易。...如何使用卷积神经网络（CNN）来实现更高的精度呢？下面将使用相同的数据集构建图像分类器，但使用CNN而不是单层神经网络。

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    Tensorboard详解（下篇）

    运行程序，生成日志文件，然后在tensorboard的IMAGES栏目下就会出现如下图一所示的内容（实验用的是mnist数据集）。仪表盘设置为每行对应不同的标签，每列对应一个运行。...如下图二所示，SCALARS栏目显示通过函数tf.summary.scalar()记录的数据的变化趋势。如下所示代码可添加到程序中，用于记录学习率的变化情况。...每个图表显示数据的时间“切片”，其中每个切片是给定步骤处张量的直方图。它依据的是最古老的时间步原理，当前最近的时间步在最前面。...通过将直方图模式从“偏移”更改为“叠加”，如果是透视图就将其旋转，以便每个直方图切片都呈现为一条相互重叠的线。...Tensorboard是一个可视化工具，它能够以直方图、折线图等形式展示程序运行过程中各标量、张量随迭代轮数的变化趋势，它也可以显示高维度的向量、文本、图片和音频等形式的输入数据，用于对输入数据的校验。

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    译：Tensorflow实现的CNN文本分类

    数据集包含10,662个示例评论句子，正负向各占一半。 数据集的大小约为20k。 请注意，由于这个数据集很小，我们很可能会使用强大的模型。...(关注公众号输入cnn获取) 原始实验用两个输入数据通道 - 静态和非静态字矢量。 我们只使用一个通道。 将这些扩展代码添加到这里是比较简单的（几十行代码）。 看看帖子结尾的练习。 3....在我们的情况下，第一个维度是批量大小，并且使用“None”允许网络处理任意大小的批次。 将神经元保留在丢失层中的概率也是网络的输入，因为我们仅在训练期间使用dropout。...迭代数据的批次，调用每个批次的train_step函数，偶尔评估和检查我们的模型： ?...将L2正规化添加到网络以防止过拟合，同时也提高dropout比率。

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    在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

    在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...2.下载fuel（data.py） 本教程中使用的flowers数据集主要旨在了解在训练具有可变输入维度的模型时面临的挑战。...有关数据集的更多细节在这里。 https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/tf_flowers 3.将数据集分为训练和验证集。...如果想使用TensorFlow数据集（TFDS），可以查看本教程，该教程说明了TFDS以及数据扩充的用法。 3.特殊化carburetor（generator.py） 想在不同的输入维度上训练模型。...在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标（损失，准确性等）。根据这些指标计算要反向传播的梯度。

    5.2K31

    tensorflow之tf.tiletf.slice等函数的基本用法解读

    切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度，其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数。...这里解释一下tf.slice()的作用和用法; silce_1,此时切片的起点是[0,0,0],切片的大小是[1,1,3];于是从原点开始切一个[1,1,3]的数据，也就是一个批次的（1,3） slice..._2,此时切片的起点是[1,0,0],切片的大小是[1,2,3];意思就是从第二个批次的数据开始进行切片，切下一个批次的（2,3）的数据 slice_3,此时切片的起点仍然是[1,0,0],切片的大小是...[2,1,3];就是从第二个批次开始，切一个两个批次的（1,3）的数据 示例： import tensorflow as tf sess = tf.Session() input = tf.constant...（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 tf.matmul（） 将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。

    2.7K30

    Python从0到100（八十四）：神经网络-卷积神经网络训练CIFAR-10数据集

    1.数据集介绍CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。...数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。...训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的 5000 张图像。...CIFAR-10数据集与MNIST数据集对比维度不同：CIFAR-10数据集有4个维度，MNIST数据集有3个维度（CIRAR-10的四维: 一次的样本数量, 图片高, 图片宽, 图通道数 -> N H...数据集比MNIST数据集多出一个维度的原因。

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    深度学习实战篇之 ( 六) -- TensorFlow学习之路（三）

    首先我们的数据是图像数据，图像数据有自己的维度信息，也就是长宽高（即三个维度），其次标签则是图像的类别（是猫还是狗），通常包含两个文件夹，一个是所有图像时猫的文件夹，另一个是所有图像是狗的文件夹，这两个文件夹的名字自然就是猫和狗了...1.2 代码实现（一） 由于深度学习平台支持批数据的读取方式，因此我们考虑的方法是将所有的图像的文件路径和标签一次性读取出来，而不是读取图像数据本身，然后采用队列的方式用TensorFlow读取一批数据后用于训练...，循环获取完每一个分类文件夹下的图像即可结束，最终的返回结果如下： 1.3 代码实现（二） 前面已经获取到了训练集或者验证集中所有的图像和标签，下一步就是利用TensorFlow获取一定数量的批数据...image_batch = tf.cast(image_batch, tf.float32) # 返回一个批次图像的真是数据和标签。...，这里我的批次为128，即一次性读取128张图像进入到神经网络中，图像的长宽高为：150,150,3，三通道彩色图像，标签的维度为：批数据的维度，即读取了多少张图像就会同时读取多少个标签，标签和图像是一一对应的

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    如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

    第2步 - 导入MNIST数据集 我们将在本教程中使用的数据集称为MNIST数据集，它是机器学习社区中的经典之作。该数据集由手写数字的图像组成，大小为28x28像素。...tf 将以下代码行添加到文件中以导入MNIST数据集并将图像数据存储在mnist变量中： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...这与我们之前在使用TensorFlow读取数据集时使用的表示不同，因此我们需要做一些额外的工作来匹配格式。 首先，我们使用带L参数的convert函数将4D RGBA表示减少到一个灰度颜色通道。...现在图像数据结构正确，我们可以像以前一样运行会话，但这次只能在单个图像中进行测试。将以下代码添加到您的文件中以测试图像并打印输出的标签。...既然您已经知道如何构建和训练神经网络，您可以尝试在您自己的数据上使用此实现，或者在其他流行的数据集上进行测试，例如Google StreetView House Numbers或CIFAR-10数据集以获得更一般的图像承认

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    TF图层指南：构建卷积神经网络

    所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试实施例。 入门 我们设计TensorFlow程序的骨架。...CNN将一系列过滤器应用于图像的原始像素数据，以提取和学习较高级别的功能，然后模型可用于分类。CNN包含三个组成部分： 卷积层，将图像的指定数量的卷积滤波器应用。...卷积层通常将 ReLU激活功能应用于输出，以将非线性引入到模型中。 汇集层，其 对 由卷积层提取的图像数据进行下采样，以降低特征图的维度，以减少处理时间。...对于彩色图像，通道数为3（红，绿，蓝）。对于单色图像，只有1个通道（黑色）。 在这里，我们的MNIST数据集由单色的28x28像素图像组成，因此我们的输入层所需的形状是。...例如，如果我们以5的批次向我们的模型中提供示例，features将包含3,920个值（每个图像中每个像素的一个值），并且input_layer将具有一个形状 [5, 28, 28, 1]。

    2.4K50

    技术解读EfficientNet系列模型——图片分类的领域的扛把子

    随机数据增强RandAugment方法是在AutoAugment方法的基础之上，将30多个参数进行策略级的优化管理。使这30多个参数被简化成为2个参数：图像的N个变换和每个转换的强度M。...（4）在计算损失时，对批次原数据和对抗样本的损失分别单独计算。在将它们加和。作为总的损失值进行迭代优化. （5）在测试时，将所有的辅助BN接口丢弃。保留主BN接口。验证模型性能。...（在论文中，作者直接使用了JFT 数据集的图像，忽略其标签部分）。...并将分类分数大于指定阈值（0.3）的样本收集起来，作为伪标注数据集； （3）在标注和伪标注混合数据集上重新训练一个学生模型； （4）将训练好的学生模型当做教师模型，重复（2）到（3）步。...Noisy Student模型的自训练框架具有一定的通用性。在实际应用时，对于大模型，在无标注数据集上的批次是有标准数据集的 3 倍，在小模型上则可以使用相同批次。

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    【深度学习】Pytorch 教程（十四）：PyTorch数据结构：6、数据集（Dataset）与数据加载器（DataLoader）：自定义鸢尾花数据类

    维度（Dimensions）   Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...它通常用于封装数据，以便能够在机器学习任务中使用。数据集可以是任何形式的数据，比如图像、文本、音频等。数据集的主要目的是提供对数据的标准访问方法，以便可以轻松地将其用于模型训练、验证和测试。   ...数据加载器（DataLoader）是一个提供批量加载数据的工具。它通过将数据集分割成小批量，并按照一定的顺序加载到内存中，以提高训练效率。...在实际应用中，可以根据具体的需求对每个批次进行进一步的处理和训练。 1. 数据集（Dataset）   PyTorch中，Dataset（数据集）是用于存储和管理训练、验证或测试数据的抽象类。...通过DataLoader加载数据集后，使用for循环迭代加载数据批次。每个批次的数据将作为一个张量或列表返回，可以根据需要在循环中对批次数据进行处理。 3.

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    何恺明、吴育昕最新成果：用组归一化替代批归一化

    其中，GN 将信号通道分成一个个组别，并在每个组别内计算归一化的均值和方差，以进行归一化处理。此外，GN 的计算与批量大小无关，而且在批次大小大幅变化时，精度依然稳定。...然而，沿着批次维度的归一化也带来了新问题：当统计不准确导致批次的大小越来越小时，BN 的错误会急剧增加。...对 ImageNet 数据集进行图像分类 图4：批次大小为 32 幅图像/GPU 时的误差曲线。上图展示了 ImageNet 训练误差（左）和验证误差（右）与训练周期的关系。...对 COCO 数据集进行目标检测和分割 表4：使用 Mask R-CNN（ResNet-50 C4）在 COCO 中的检测和分割结果。BN* 表示 BN 被冻结。...对 Kinetics 数据集进行视频分类 图7：Kinetics数据集中，输入长度为 32 帧的误差曲线。上图显示了 ResNet-50 I3D 对 BN（左）和 GN（右）的验证误差。

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