目录1、torch.utils.data.Dataset()2、torch.utils.data.Sampler()3、torch.utils.data.DataLoader()4、torchvision.datasets.ImageFolder()5、例子 torchvision.datasets.FashionMNIST() 1、torch.utils.data.Dataset()首先最基础
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2023-11-20 18:55:01
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在进行相关平台的练习过程中，由于要自己导入数据集，而导入方法在市面上五花八门，各种库都可以应用，在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset
torchvision.datasets.ImageFolder
简单应用起来非常简单，用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入，在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集class
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2023-08-09 18:26:41
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由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。全部设置可以分为三部分：1. CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要
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2023-12-29 19:54:12
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1.pandas打乱数据的顺序from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df) #使用sklearn打乱
df.sample(frac=1) #使用pandas自带的方法，frac是要返回的比例，为1是全部打乱并返回
#由于打乱数据后的索引是乱序的，有时候，我们可能需要打混后数据集的index（索引）还是按照正常的排序。我们只需要这样操作
pandas打乱数据集 一、总结 一句话总结： pandas可以用sample方法返回random sample，可以用reset_index方法reset打乱之后的index df=df.sample(frac=1.0) #打乱所有数据 df=df.reset_index(drop=True) #
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2020-09-13 03:31:00
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在深度学习和数据处理的过程中，打乱数组常常是数据预处理的一部分。对于使用 PyTorch 的开发者来说，打乱数组是确保在训练和测试模型时数据随机分布的重要步骤。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 来打乱数组，并在这一过程中进行环境准备、步骤指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了必要的依赖库，包括 PyTorch 和 NumPy。
PyTorch学习（2）PyTorch学习（2）1 Numpy与Torch的区别与联系 1.1 numpy的array与Torch的tensor转换 1.2 Torch中的variable 2 激励函数（Activation Function） 3 Regression回归（关系拟合回归） 4 Classification（分类） 5 Torch网络 5.1 快速搭建torch
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2024-10-14 10:50:41
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# 如何实现机器学习中的数据集打乱
在机器学习中，为了提高模型的泛化能力，我们常常需要对数据集进行打乱。这一过程能够避免模型对数据顺序的过拟合。接下来，我将为你详细讲解如何实现数据集打乱的过程。
## 整体流程
以下是实现数据集打乱的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------------|
| 1
原创
2024-10-26 06:50:32
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本文介绍基于Python语言，实现机器学习、深度学习等模型训练时，数据集打乱的具体操作~
本文介绍基于Python语言，实现机器学习、深度学习等模型训练时，数据集打乱的具体操作。1 为什么要打乱数据集 在机器学习中，如果不进行数据集的打乱，则可能导致模型在训练过程中出现具有“偏见”的情况，降低其泛化能力，从而降低训练精度。例如，如果我们做深度学习的
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2023-07-28 12:49:28
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import numpy as np
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
y = np.array([1,2,3,4,5])
print '-------第1种方法：通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------'
data = np.array([[
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2023-05-26 20:12:29
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前面讲了怎么用tensorflow识别一些常用的数据集，但是吧，大部分时候，我们都需要识别自己的数据集，比如你有一万张猫狗图片，这时候就需要把本地的那些照片作为数据集传到网络结构中进行处理，这些自己的图片，叫做自制数据集。这篇文章，咱们用本地的数据集，完成一次识别，我把数据集放在了自己的博客资源里，你们去瞅瞅，应该有。第一步咱们还是导入相应的包import tensorflow as tf
fro
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2024-05-07 18:03:12
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import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True) train_imgs = mni ...
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2021-09-05 16:08:00
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# 如何在Python中打乱数据
在数据处理中，特别是机器学习和数据分析的过程中，打乱数据是一个非常重要的步骤。打乱数据主要是为了确保模型训练的随机性，避免模型过拟合特定的顺序。本文将详细介绍如何在Python中实现数据的打乱，并附上代码示例和流程图。
## 流程概述
下面是实现数据打乱的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 备注
深度学习（5）TensorFlow基础操作一: TensorFlow数据类型Data Container（数据载体）What’s TensorTF is a computing lib（科学计算库）创建不同类型的数据Tensor Property（Tensor属性）Check Tensor Type（判断数据类型）Convert（数据类型转换）bool & int（布尔型和整型数据之间的
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2024-10-19 17:11:31
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pandas的随机打乱数据集sample函数 一、总结 一句话总结： [甲]、设置frac=0.5表示随机抽取50%的数据 [乙]、df=df.sample(frac=1.0) #打乱所有数据 二、pandas：sample函数解释 转自或参考：pandas：sample函数解释http://blo
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2020-09-15 01:42:00
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# Python中的数据打乱：使用shuffle
在数据科学和机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。尤其是在训练模型之前，确保数据的随机性有助于避免模型对某些特定样本的偏倚。Python提供了多种方便的数据处理工具，其中一个常用操作就是打乱数据（shuffle）。本文将介绍如何在Python中使用`shuffle`，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据打乱？
在机器学习中，数据打乱
JAVA8中引入了lamda表达式和Stream接口。其丰富的API及强大的表达能力极大的简化代码，提升了效率，同时还通过parallelStream提供并发操作的支持，本文探讨parallelStream方法的使用。首先看下java doc中对parallelStream的定义。A sequence of elements supporting sequential and parallel a
Javascript算法 — 数组乱序（洗牌算法）洗牌算法是将原来的数组进行打散，使原数组的某个数在打散后的数组中的每个位置上等概率的出现，即为乱序算法。Fisher-Yates 先看最经典的 Fisher-Yates的洗牌算法其算法思想就是从原数组中随机抽取一个元素放入新数组从原数组（假如长度为n）中，随机生成一个索引 random 从原数组中删除第 random 个元素并将其push到新数组
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2023-10-06 16:38:19
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在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象实现。数据集对象被抽取为DataSet类，实现自定义的数据集需要集成DataSet，并实现两个方法。__getitem__ : 返回一条数据或一个样本。__len__ : 返回样本的数量。有时候数据是图片，图片的大小形状不一，返回的样本数值归一化至[-1,1]。torchvision提供了很多视觉图像处理的工具，其中transform模块提供了对
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2023-07-14 15:59:14
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# 在 PyTorch 中打乱数据的某一维度
在深度学习和数据处理的过程中，数据的打乱（shuffle）是一个不可或缺的步骤。打乱数据的目的是为了打破数据中的潜在顺序，以便使模型更好地泛化，避免模型记住数据的顺序。今天，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中打乱数据的某一维度，并给出一些代码示例。
## 一、什么是打乱数据？
在机器学习中，数据集的顺序可能会影响模型的训练效果。如果数据是有
原创
2024-10-22 03:41:07
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