用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录0. 准备工作1. 下载/裁剪视频2. 利用OpenPose提取骨骼点数据,制作kinetics-skeleton数据集3. 训练st-gcn网络4. 用自己训练的st-gcn网络跑demo，并可视化 0. 准备工作首先就是把st-gcn网络的运行环境完全配置好了，并且可以正常进行行为识别配置环境参考：1. 复现旧
本文以训练NWPU VHR-10数据集为例，NWPU VHR-10遥感数据集是由西北工业大学公布的用于遥感图像目标检测的公开数据集，包含10类地物目标共800张遥感图像，具体有airplane、ship 、storage tank 、baseball diamond、tennis court、basketball court、ground track field、harbor、bridge、veh
下载数据集fashion数据集总共有7万张28*28像素点的灰度图片和标签，涵盖十个分类：T恤、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包、靴子。其中6万张用于训练，1万张用于测试。 import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as n
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2020-11-16 08:57:00
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最近开始鼓捣TensorFlow object detection api（以下简称TFODA）相关的东西，主要面向遥感数据。训练无外乎是数据集、预训练模型和训练平台。由于是刚接触python、tensorflow相关内容，为了降低难度，当然是越少diy越好，尽量先参考现有成功方案再进一步自定义训练过程和内容。能用现有方案就用现有方案，先把平台搭建，预训练模型选取，数据集准备，训练，导出训练模型并
第二课 搭建智能客服系统0x00 简介0x01 基于问答对和基于知识图谱的区别0x02 Review_一只狗和两只猫的故事，心理学和DL/RL（选读）2.1 巴甫洛夫观察到狗看到食物时会流口水，想要知道狗看到别的事物会不会流口水当不持续刺激时，狗习得的技巧会慢慢消退——深度学习不断学习泛化——过拟合——一朝被蛇咬，十年怕井绳分化：辨别，音叉频率不同，反应不同2.2 强化学习0x03 文本处理流程3
目录前言一、环境安装1、安装虚拟环境virtualenv（可选）2、设置cuda环境变量，解决nvcc -V找不到命令3、更新4、安装pytorch 和 torchvision5、安装yolov5必须环境二、TensorRt加速三、调用usb摄像头总结 前言因为在做毕业设计，需要将yolov5移植到嵌入式开发板。以前在Firefly-RK3399的Tengine框架上部署过Mobilenet-S
文章方式一方式二 本文章中使用的网络模型架构图：GPU训练有两种方式：方式一使用gpu训练只要找到：网络模型、数据（输入和标注）、损失函数再调用.cuda()即可。 CPU训练代码：import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Fla
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2024-07-29 14:42:13
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# 使用HanLP进行命名实体识别（NER）数据集训练
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它主要用于从文本中识别出特定类型的实体，如人名、地点、组织等。本文将介绍如何使用HanLP进行NER数据集的训练，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要确保你的环境中安装了HanLP。可以通过以下命令在Python中安装：
```bash
pip
sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.d
这些天看的东西，真的是比较多，相比以前来说，对我的学习方式起到颠覆性作用。我目前觉得，我们学到的东西，更多是孤立的，因此，在吸收一定知识后，需要在脑子里形成知识体系。需要把自己以前学到的东西进行整理，形成一个体系，这篇文章讲解的是，深度学习中pytorch数据集的构造！！！pytorch中有两个自定义管理数据集的类，torch.utils.data.DataSettorvchvision.data
一 数据集的下载与配置1.下载kitti数据集打开以下网页:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=2d只需要下载Download left color images of object data set (12 GB)和对应的标签Download training labels of ob
1. 背景 一年半以前，AlphaGo完胜李世乭的围棋赛让深度学习（Deep Learning）这个名词家喻户晓，再度掀起人工智能的新一波热潮。其实深度学习背后的神经网络基础理论早在上世纪50年代就已提出，经过几起几落的发展，到了21世纪初，多层神经网络算法也日趋成熟。深度学习理论早在十多年以前就有重要突破，为何直到近年才出现爆发。这不得不提到2012年的一场竞赛。 2012年，Geoff
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2024-07-30 20:28:57
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【导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？ 今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。是的，永久免费。训练模型，无疑是机器学习中最耗费时间和成本最高的部分。在GPU上训练模型可以将训练速度提升接近40倍，将2天的训练时间减少到几个小时。但是——提升速度通常意味着你要花钱。还好小编有幸遇到了一个95后小盆友Jhonson，给我介绍了一款叫做Google Colab的伟大工具，能够永
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2024-05-13 10:18:26
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文章目录CPU和GPU1. CPU1. 1 CPU定义——少量复杂运算1.2 CPU组成1.3 CPU执行流程：2. GPU2.1 GPU定义——大量简单运算2.2 GPU组成3. CPU与GPU不同3.1 CPU和GP体系结构的不同：3.2 CPU显存与CPU主存的区别4.单机多卡并行4.1 多卡扩展4.2 数据并行与模型并行4.3 数据并行VS模型并行参考目录 不太懂硬件，关于CPU的知识还
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2024-03-25 13:56:58
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1.配置好deeplab_v2 source code:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/src 配置过程不做描述了。。2.建立一个项目文件夹，文件夹里包括子文件夹config feature feature2 list log model res 为了方便可
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2023-05-30 18:50:59
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# 使用Python导入数据集与训练模型的完整指南
在数据科学和机器学习的领域，数据集是我们进行分析和构建模型的基础。本文将介绍如何使用Python导入数据集，并通过简单的示例来训练一个机器学习模型。我们还将提供状态图和类图，以便更好地理解整个过程的工作流。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保你的计算机上已经安装了以下Python库：
- `pandas`：用于数据处理和分析。
- `
下载数据集Cifar10数据集总共有6万张32*32像素点的彩色图片和标签，涵盖十个分类：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。其中5万张用于训练，1万张用于测试。 import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom te
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2021-05-24 16:29:56
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# 使用PyTorch进行YOLO模型在COCO数据集上的训练：标签处理
近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，目标检测成为了一个引人关注的研究领域。YOLO（You Only Look Once）作为一种高效的视频和图像目标检测模型，得到了广泛的应用。本文将指导您使用PyTorch在COCO数据集上训练YOLO模型，重点讨论数据处理过程、标签配置以及相关代码实现。
## 一、背景知识
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遥感影像数据下载网站整理1 遥感影像数据1.1 综合遥感数据1.1.1 USGS EarthExplore1.1.2 LAADS DAAC1.1.3 Copernicus Open Access Hub1.1.4 GloVis1.1.5 地理空间数据云1.2 雷达遥感数据1.2.1 ASF DAAC1.3 夜光遥感数据1.3.1 NOAA EOG1.3.2 珞珈一号1.4 海洋卫星数据1.4.1
# Python在训练集训练
在机器学习领域，训练集是模型学习的基石。通过对训练集进行学习，机器学习模型能够从数据中提取特征并优化其预测能力。本文将介绍如何使用Python对训练集进行训练，并提供相关代码示例。
## 什么是训练集？
训练集是用于训练机器学习模型的数据集。它包含了样本特征和对应的标签（目标值）。通过对训练集的学习，模型能够识别数据中的模式，从而在面对新数据时做出预测。
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