sklearn自带数据sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问题load_iris([return_X_y]) 加载iris 数据集；用于分类问题load_diabetes([return_X_y]) 加载糖尿病数据集；用于回归问题load_digits([n_class, return_X_y]) 加载手写字
Step1.首先要去收集自己的数据吧，可以是自己拍的图片，也可以是那种网上爬虫爬下来的图片。Step2.建议最好将趴下来的图片重新命名，再用去训练，这样图片数据看起来比较整齐。特别是对有强迫症的同学来说，这是很重要的，总感觉名字不统一会觉得怪怪的。命名可以采用 name1,name2,name3.......这种形式。具体如何命名，我在之前的博客中也有详细介绍过，有需要的同学可以参考看下 
跟着视频最后用4张图训练识别汽车，因为数据太小，结果没有识别出来，主要是学习方法。本小记 为自制数据集训练及github中Train Custom Data总结笔记 —————————————————————————————————————————————小记总结0.创建文件夹 把图片放入images/train1.用labelimg打框,(注意 创建的class顺序)，可以把生成的txt 与图片
PyTorch自制图像数据集PyTorch 自制数据集重构Dataset类实现读取自己的数据集使用`torchvision.transforms`方法进行数据批处理torchvision.datasets.ImageFolderDataLoader类生成Batch进行训练小结 PyTorch 自制数据集在做计算机视觉相关任务，如图像分类时，需要使用PyTorch构建神经网络进行模型训练，这时候如
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2023-08-11 16:57:42
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# NLP训练数据集自制
自然语言处理（NLP）已成为现代人工智能的重要组成部分，训练一个好的NLP模型，需要大量高质量的数据集。然而，市面上现成的数据集可能无法完全符合特定需求，因此，自制数据集是一个有效的解决方案。本文将介绍自制NLP训练数据集的步骤，并提供示例代码。
## 自制数据集的步骤
### 1. 需求分析
首先，明确你的NLP模型需要解决的问题。例如，文本分类、情感分析或命名实
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个流行的框架，而制作自定义数据集是项目实现的关键部分之一。在这篇博文中，我将记录如何使用 PyTorch 制作一个自制的普通数据集，包含环境准备、分步指导、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南的各个环节。
## 环境准备
首先，为了顺利运行 PyTorch 和自制数据集，我们需要准备相应的软硬件环境。
| 软硬件要求 | 版本要求
（深度学习）构造属于你自己的Pytorch数据集1.综述
2.实现原理
3.代码细节
4.详细代码
综述Pytorch可以说是一个非常便利的深度学习库，它甚至在torchvision.datasets中拥有许多一步到位完成数据集下载、解析、读取的类——然鹅，这样也就养成了我们懒惰依赖的心理。当我们需要用到torchvision.datasets中不曾拥有的数据集时，我们可能就会不知所措。这篇文章中
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2024-05-10 17:40:42
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一、花分类数据集下载data_setdata_set该文件夹是用来存放训练数据的目录使用步骤如下：（1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"（2）点击链接下载花分类数据集（3）解压数据集到flower_data文件夹下（4）执行"flower_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val├── flower_data
├──
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2023-12-12 11:27:14
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四：图像色彩调整 和图像翻转类似，调整图像的亮度、对比度、饱和度和色相在很多图像识别应用中都不会影响识别结果。所以在训练神经网络模型时，可以随机的调整训练图像的这些属性，从而使训练得到的模型尽可能地受到无关因素的影响。话不多说，上代码了。注意：路径要用英文，不要有中文（一）调整亮度与调整对比度import matp
读数据文件 生成BMP图像该程序的功能是读取存有位图颜色数据的数据流，提取颜色数据并进行格式转换，再存为位图文件。即将16位颜色数据转换成24位后以位图文件存储。 数据文件是通过固定转换工具由转换而来的(其实是我的同事写的，所以数据文件的格式是按我的要求生成的)，转换后的数据格式为16位565形式的数据，高位在后，低位在前。存在“.c”文件中（存成什么文件不重要）。数据文件的格式:(可以是多个位图
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2024-09-29 16:12:31
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一.前言在PyG中，除了直接使用它自带的benchmark数据集外，用户还可以自定义数据集，其方式与Pytorch类似，需要继承数据集类。PyG中提供了两个数据集抽象类：
torch_geometric.data.Dataset：用于构建大型数据集（非内存数据集）；
torch_geometric.data.InMemoryDataset：用于构建内存数据集（小数据集），继承自Dataset。下面
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2024-09-29 12:19:49
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TensorFlow提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网也提供了3中方法 ： 1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用python代码在线提供数据 2 Reader ： 在一个计算图（tf.graph）的开始前，将文件读入到流（queue）中 3 在声明tf.variable变量或numpy数组时保存数据。受限于内
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2024-06-30 10:35:44
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本文介绍Python3中String模块ascii_letters和digits方法，其中ascii_letters是生成所有字母，从a-z和A-Z,digits是生成所有数字0-9.string.punctuation是所有标点'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~' String模块中的常量：string.digits：数字0~9strin
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2023-07-04 00:44:09
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实现思路第一步：Pytorch搭建yolo3目标检测平台模型yolov3和预训练权重下载yolo3算法原理实现思路一、预测部分1、yolo3的网络模型架构和实现2、主干特征网络darknet53介绍和结果（获取3个初始特征层）3、从初始特征获取预测结果（最终的3个有效的特征层）4、预测结果的解码（对最终的3个有效特征层的结果进行解码）5、在原图上进行绘制（对解码的结果数据在原图绘制展现）二、训练部
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2024-08-05 13:32:18
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PyTorch加载数据主要分为两类：只有图片的数据集以及含有csv保存标签的数据集。只有图片的数据集又分为两类：标签在文件夹上和标签在图片名上。学习地址1.标签在文件夹上 此情况下导入数据集，只需要调用PyTorch中的ImageFolder进行载入。(可以直接采用split_data.py划分训练集、测试集、验证集)导入所需的库import os
os.environ['KMP_DUPLICAT
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2024-04-02 08:42:20
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目录 引言一、探究数据的“用途”二、梳理专业的“知识”三、数据与知识“迭代”四、确定性能的“指标”五、总结鸣谢、文献 编者序 大家都说这是一个大数据的年代，人工智能的落地需要数据， 深度学习更需要海量数据。于是， 出现了一个流行的口号：“数据就是新的石油“（Data is the new oil）。这个比喻很形象，但容易把问题简单化。首先，对于人工智能的应
在现代软件开发中，Python的自制数据类型帮助开发者构建灵活且高效的应用程序。这种数据类型通常用于满足特定的业务需求，使得数据结构可以更加符合实际业务场景。接下来，我们将探讨解决“Python自制数据类型”的过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及复盘总结。
## 背景定位
自制数据类型的重要性在于它们能够精准反映业务逻辑。在某大型电商平台，用户购买行为的数据分析是优化用
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。动态链接库（.dll，.so）是系统开发中一种非常重要的跨语言协作方式。把python语言写成的算法编译成动态库，能够提供给其他语言调用，这能够在很大程度上提高算法的开发效率
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2023-06-19 12:38:30
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登陆网站并注册：https://app.roboflow.com/填写如下信息：识别单个物体。填写你想识别什么东西。项目名称。（如下图）创建好项目后从本地导入图片。（选择文件夹批量导入文件）这里邀请你的队友一起来跟你制作数据集。或者自己做也行。把所有的图片平均分发给每一个队伍的成员。开始制作数据集标注：对图片进行抠图圈画即可。把标注好的数据集加载到数据库中：一直默认操作生成数据集：导出数据集到本地
原创
2023-05-25 16:00:39
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深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~1.引言深度学习第一步：制作自己网络的训练数据集本文主要介绍利用自己的数据集，制作VOC标准数据格式的数据集，用于深度学习，形如voc2007，voc2012数据集。2. 制作教程前提条件：首先，你安装了caffe-ssd，并测试了VOC数据。caffe安装请看我的另一篇博客，下载caffe-ssd版本即可。 博客链接：caffe安装教程2.1 标注自己
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2024-07-19 14:54:34
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