在我的自定义dataset中，我希望对NumPy数组应用transforms.Compose()。我的图像是带有shape (num_samples, width, height, channels)的NumPy数组格式。 如何将下面的转换应用于完整的numpy数组？transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.46, 0.48, 0.
浏览 15提问于2020-06-17得票数 0
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我正在尝试将Torchvision MNIST训练和测试数据集转换为NumPy数组，但找不到实际执行转换的文档。 我的目标是获取整个数据集并将其转换为单个NumPy数组，最好不要遍历整个数据集。我看过How do I turn a Pytorch Dataloader into a numpy array to display
浏览 64提问于2019-02-27得票数 4
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我目前正在尝试使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory创建一个数据集，但我遇到了一些问题
在转换到张量之前，我不能插入numpy/cv2我可以使用tf.data.Dataset.map，但这意味着我必须取消批处理，转换为numpy数组，进行预处理.诸若此类。我习惯于在PyTorch中通过自定义数据<em
浏览 4提问于2021-06-25得票数 2
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我使用从numpy数组创建数据集。# convert numpy arrays to pytorch tensorstrain_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64
浏览 0提问于2019-04-09得票数 20
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序列是张量的numpy数组。numpy数组的长度随样本的不同而不同。num_classes=2)'dafr“数据”‘的一个元素的类型是"numpy.ndarray“，该元素的每个元素的"torch.Tensor”形状是"200 {torch。
浏览 0提问于2023-02-12得票数 0
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我使用Pytorch的自定义数据集特性从一个文件夹中的不同文件创建自定义数据集。每个文件包含123行和123列，所有数据点都是整数。更重要的是，将图像转换为图像后打开图像也不会运行。Image' object has no attribute 'read'from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from numpy</
浏览 2提问于2021-01-30得票数 0
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我有一个自定义数据集加载到numpy中的python：(20640x8)输入矩阵，(20640x1)标签向量。 TypeError: randperm()收到了无效的参数组合。
import
浏览 6提问于2022-08-25得票数 0
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之后，我将.pth模型文件转换为.onnx文件。
现在，在推论中，我应该如何在numpy数组中应用这个转换，因为onnx处理numpy数组中的输入。
浏览 13提问于2022-03-15得票数 0
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我已经搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但我找不到任何密码。(我需要帮助解决我使用列表输入数据的研究。列表输入数据形状为1×9。)
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
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我想迭代TF数据集，以便将获得的数据转换为numpy张量。作为tensorflow的新手，我的代码如下所示 sess = tf.Session(config我也试过像这样的东西 sess = tf.Session(config=self.config)
浏览 42提问于2019-05-09得票数 0
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我正在尝试用pytorch写一个卷积神经网络。我对机器学习和PyTorch非常陌生，所以我对这个包不是很熟悉。 我已经编写了一个自定义数据集，它已经正确地从csv文件加载了我的数据。但是，当我将其加载到数据加载器中时，我的系统监视器显示python正在使用大量内存。我目前只使用了我的数据集的一小部分，其中一个实例使用了大约5 as作为数据加载器。 我的数据集是1维张量。下面是我的<
浏览 11提问于2020-04-27得票数 0
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如何利用PyTorch在熊猫df上训练一个简单的神经网络
列df["Target"]是网络的目标(例如标签)。
浏览 1提问于2018-05-12得票数 83
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这听起来很酷，因为这样可以在分布式数据集上以分布式方式运行图像识别(特别是)，从而确保可伸缩性。它使用SparkDataFrames的DataFrame ()方法将numpy转换为4D DataFrames数组(#dataset_size、高度、宽度、#通道)。因此，在这个阶段，整个数据存储在驱动节点中。
使用Spark的numpy函数向每个工作节点广播这个4D broadcast()数
浏览 1提问于2017-09-28得票数 1
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在mnist数据集上实现了胶囊网络。代码是here。 要应用我的自定义数据集，需要做哪些更改。应将图像更改为numpy格式或tfrecord格式？以及如何在网络上加载它们？
浏览 28提问于2019-03-01得票数 0
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我正在尝试用pytorch在GPU上运行神经网络，我的数据有一些不寻常的形状，所以我使用Dataset和DataLoader来生成数据批处理。我的代码在CPU上运行得很好，但我对什么时候将数据放在GPU上有点困惑：
I的数据大小足够小，可以全部放在GPU上，应该在拟合之前将所有数据放在GPU上，这样所有的DataLoader和Dataset操作都只能在还有一种可能性是将所有数据保留在CPU上，当数据大小变大时可以使用
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
我正在尝试使用keras实现tensorflow 2中的自定义层(它是从类层派生的层)。在编写调用函数时，我需要从只接受numpy数组的外部库调用方法。我的调用函数输入一个张量，将其转换为numpy (通过.numpy()函数)，从另一个库调用外部方法，然后将numpy数组转换回张量。
这里我有一些问题，并尝试了不同的解决方案。如果我运行代码，它就会告诉我...ops.Tensor没有.nump
浏览 2提问于2020-10-23得票数 0
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我正在使用pytorch来构建DCGAN，我的目标是在自定义数据集上进行培训。但我有个问题。我正在PyTorch中编码，我想对表示我加载的数据集的现有ImageFolder对象执行几种不同的转换。我们的想法是执行，比方说大约5种不同的转换，在执行每
浏览 0提问于2018-02-08得票数 2
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我感兴趣的是如何将转换应用到由PyTorch DataLoader类生成的批处理中。我理解，一般说来，数据转换应该在子类Dataset类中完成。然而，在我的例子中，数据是表格的，转换是通过numpy进行的，并且从样本的角度进行转换要比在整个批处理上做它慢得多(5倍)，因为这些操作肯定是在引擎盖下向量化的。我知道我可以做一些简单的事情
浏览 8提问于2022-04-04得票数 0
我正在尝试为我的神经网络实现一个自定义数据集。但是在运行前向函数时得到了这个错误。代码如下。torch.nn as nnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader在该文件中将第一个位置的行更改为self.data = torch.tensor(
浏览 3提问于2020-02-15得票数 19
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