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ImageDataBunch.from_folder看不到我的测试集

ImageDataBunch.from_folder是fastai库中用于创建图像数据集的函数。它从指定的文件夹中加载图像数据，并将其转换为可以用于训练和验证的数据集对象。

该函数的参数包括文件夹路径、数据集划分方式、图像变换方式等。它会自动将文件夹中的图像按照类别进行分类，并创建一个数据集对象，其中包含训练集、验证集和可选的测试集。

然而，有时候在使用ImageDataBunch.from_folder函数时，可能会遇到测试集无法被正确加载的问题。这可能是由于以下原因导致的：

文件夹路径错误：请确保提供的文件夹路径是正确的，并且包含了测试集的图像数据。
测试集图像格式不支持：ImageDataBunch.from_folder函数默认支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。如果测试集中的图像格式不被支持，可能会导致无法加载测试集。请确保测试集中的图像格式与支持的格式一致。
测试集图像命名不符合要求：ImageDataBunch.from_folder函数默认根据文件夹的类别来进行图像分类，要求每个类别的图像都放在对应的文件夹中。如果测试集中的图像命名不符合要求，可能会导致无法正确加载测试集。请确保测试集中的图像按照类别进行分类，并放置在对应的文件夹中。

如果以上原因都不是导致无法加载测试集的原因，可以尝试以下解决方法：

检查文件夹权限：确保文件夹中的图像文件具有正确的读取权限，以便fastai库可以读取并加载这些图像。
检查文件夹结构：确保文件夹中的图像按照类别进行分类，并且测试集的图像也包含在其中。
检查图像格式：确保测试集中的图像格式与fastai库支持的格式一致。

如果问题仍然存在，可以尝试查阅fastai库的文档或寻求相关技术支持以获取更详细的帮助。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
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清理贴错标签的开发集和测试集样本

例如，假设你的分类器表现如下： • 开发集的整体准确率……………..90%(10%整体错误率) • 贴错标签样本导致的错误………………………..0.6%(开发集错误的6%) • 其它原因导致错误...假设你不断改进猫咪分类器并达到以下性能： • 开发集整体准确率.………………. 98.0% (2.0% 整体误差.) • 错误被标记的样本导致的误差……. 0.6%. (开发集错误的30%...无论你采用什么方法来修正开发集标签，记得也将其用于测试集标签，以便开发集和测试集任处于同一分布。开发集和测试集处于同一分布可以解决我们在第六章遇到的问题。...（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。如果你决定提升标签的质量，那么请考虑仔细检查系统错误分类的样本的标签。以及正确分类的样本标签。...如果你只对开发产品和应用程序感兴趣，那这种偏差是可以接受的。但是如果你计划在学术论文中使用这个结果，或者需要一个完全无偏差的测量测试集的准确率，就不是个很好的选择。

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清理贴错标签的开发集和测试集样本

例如，假设你的分类器表现如下： • 开发集的整体准确率……………..90%(10%整体错误率) • 贴错标签样本导致的错误………………………..0.6%(开发集错误的6%) • 其它原因导致错误…………...(开发集错误的30%.) • 其它原因导致的误差………………… 1.4% (开发集错误的70%) 30%的错误是由于错误标注的开发图像造成的。这时候你需要改进你的开发集中的标注质量。...无论你采用什么方法来修正开发集标签，记得也将其用于测试集标签，以便开发集和测试集任处于同一分布。开发集和测试集处于同一分布可以解决我们在第六章遇到的问题。...（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。如果你决定提升标签的质量，那么请考虑仔细检查系统错误分类的样本的标签。以及正确分类的样本标签。...如果你只对开发产品和应用程序感兴趣，那这种偏差是可以接受的。但是如果你计划在学术论文中使用这个结果，或者需要一个完全无偏差的测量测试集的准确率，就不是个很好的选择。

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训练集和测试集的分布差距太大有好的处理方法吗？

所以测试集的作用是为了对学习器的泛化误差进行评估，即进行实验测试以判别学习器对新样本的判别能力，同时以测试集的的测试误差”作为泛化误差的近似。...因此在分配训练集和测试集的时候，如果测试集的数据越小，对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以需要在划分数据集的时候进行权衡。测试集的比例训练集数据的数量一般占2/3到4/5。...然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集；这样就可获得k组训练/测试集，从而可进行k次训练和测试，最终返回的是这k个测试结果的均值。...构造合适的验证集当出现训练集和测试集分布不一致的，我们可以试图去构建跟测试集分布近似相同的验证集，保证线下验证跟线上测试分数不会抖动，这样我们就能得到稳定的benchmark。...之后，我们还可以评估划分好的验证集跟测试集的分布状况，评估方法：将验证集和测试集做对抗验证，若AUC越小，说明划分出的验证集和测试集分布越接近(即分类器越分不清验证集和测试集)。

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“覆盖率”是我们进行软件测试活动时需考虑的首要问题之一，我们常常会经历一些业务逻辑颇为复杂的场景，比如笔者经历的某款电商系统中的订单功能，做一条订单需要考虑的因素包括买家的角色、商品的线上线下属性、商品是否被签约...尝试任何顺序的IJ都不会成功。参考表6、表7。不过这个问题很容易解决。只需要再增加两个测试用例，如表8所示（即在表7的基础上新增两行，把G与J配对，把H与I配对）。...当然，如果还要不断增加变量，可以先不确定这些任意变量值，以后（再尝试使变量7和变量8适应同样的八个测试用例时）在决定在这些行中填写方便的值。...我们使用全对偶，把测试用例的数量压缩到了8，效果显著。当然，如果仅仅使用全对偶测试用例是有风险的。...解决的方法就是在用例中补充一些我们知道的常见组合的用例，我们已经把测试用例从96降到8，再补充几个常见场景无非多个5-10条，相比于96条用例的情况，已经大大节省时间了。

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很多读者在看完百万 TCP 连接的系列文章之后，反馈问我有没有测试源码。也想亲自动手做出来体验体验。这里为大家的实践精神点赞。测试百万连接我用到的方案有两种，今天用一篇文章都给大家分享出来。...根据他的研究结果可以看出，实践要比单纯的阅读效率要高好几倍。所以我的文章中很多都是在介绍理论的同时夹杂着实际动手的实验结果，这种方式写文章投入的时间成本要高很多。但是，我觉得值！...根据四元组的理论，只要服务器的 IP 或者端口不一样，即使客户端的 IP 和端口是一样的。这个四元组也是属于一条完全不同的新连接。...2.2 调整客户端最大可打开文件数我们要测试百万并发，所以客户端的系统级参数 fs.file-max 需要加大到 100 万。...因为 B 业务的请求处理逻辑可能是相当的复杂，比如要进行复杂的压缩、加解密。而 A 业务的处理很简单内存读取个变量就返回了。扩展说一下，本文配套代码中仅仅只是作为测试使用，所以写的比较简单。

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MNIST的新生：测试集新增5万个样本，Yann LeCun推荐测试

该数据集虽然经典，但也存在测试集过小等问题。近日，来自 Facebook 和纽约大学的研究者重建并扩展了该数据集，在测试集中新增了 50000 个样本。...MNIST 作者之一的 Yann LeCun 在推特中表示，「如果多次使用原版的 MNIST 测试集，你的模型可能在测试集上已经过拟合了。是时候在新增的样本上试一下了。」 ?...它包含训练集和测试集，训练集包含 60000 个样本，测试集包含 10000 个样本。 ? MNIST 数据集抽取自 NIST 数据库。...NIST 手写字符集第一个分区的发布要早一年，其训练集是由 2000 名人口普查局雇员手写的，而测试集更加有挑战性，是由 500 名在校生手写的。...数以百计的论文都依据这同一个测试集，得到的性能越来越高。那么模型是否已经在测试集上过拟合？我们还能否相信在该数据集上取得的新结论？机器学习数据集到底能用多久？

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