Set of tools for real-time data augmentation on image data.Classesclass DirectoryIterator: Iterator capable of reading images from a directory on disk. class ImageDataGenerator: Generate batches ...
原创
2021-08-13 09:35:25
154阅读
dataset = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( 'path/to/main_directory', batch_size=64, image_size=(200, 200))
原创
2023-05-18 17:19:42
36阅读
python中图像处理相关库有很多，这里简单介绍PIL、cv2、scipy.ima
转载
2022-06-15 16:07:16
273阅读
image_size = (180, 180)batch_size
原创
2023-05-18 17:16:03
109阅读
作用：将文本向量化，或将文本转换为序列（即单个字词以及对应下标构成的列表，从1开始）的类。用来对文本进行分词预处理。示例import tensorflow as tf#Tokenizer 的示例tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer( filters='')text = ["昨天 天气 是 多云", "我 今天 做 了 什么 呢"]tokenizer.fit_on_texts(text)tensorr = token
原创
2021-12-30 16:00:31
1005阅读
成功解决INFO: pip is looking at multiple versions of keras-preprocessing to determine which version is c
目录
解决问题
解决思路
解决方法
解决问题
INFO: pip is looking at multiple versions of keras-preproce
原创
2021-08-19 14:51:23
6258阅读
点赞
成功解决INFO: pip is looking at multiple versions of keras-preprocessing to determine which version is c目录解决问题解决思路解决方法解决问题INFO:pipislookingatmultipleversionsofkeras
原创
2022-02-10 14:25:01
3914阅读
preprocessing缺失值的处理简单的preprocessing直接用pandas,类似dataO['S
原创
2022-12-26 18:16:02
197阅读
这个错误表明你试图访问keras.preprocessing.image模块的load_img函数，但该函数在该模块中不存在。
原创
2023-10-30 11:05:17
295阅读
# PyTorch数据预处理
在机器学习和深度学习任务中，数据预处理是一个非常重要的步骤。它包括将原始数据转换为模型可以理解和处理的格式。在PyTorch中，我们可以使用各种工具和技术对数据进行预处理，以提高模型的性能和准确性。
本文将介绍一些常见的PyTorch数据预处理技术，包括数据加载、数据转换和数据增强。我们还将提供相应的代码示例来帮助读者更好地理解和实践这些技术。
## 数据加载
原创
2024-01-11 12:40:04
79阅读
文章目录前言一，Zabbix简介1.zabbix是什么概述2.zabbix 的监控原理3.zabbix 监控部署在系统中，包括常见的五个程序4.zabbix 对监控数量不同的服务器可以分别采用不同的架构常用架构如下1.服务端与客户端2.服务端-代理服务器-客户端4.manter-node-client架构二，部署zabbix 服务1.部署服务端（192.168.113.125）2.部署 zabb
文章目录前言一，Zabbix简介1.zabbix是什么概述2.zabbix 的监控原理3.zabbix 监控部署在系统中，包括常见的五个程序4.zabbix 对监控数量不同的服务器可以分别采用不同的架构常用架构如下1.服务端与客户端2.服务端-代理服务器-客户端4.manter-node-client架构二，部署zabbix 服务1.部署服务端（192.168.113.125）2.部署 zabb
文章目录1、为什么要使用StandScaler2、如何使用StandScaler3、参考文献classsklearn.preprocessing.StandardScal
原创
2023-01-04 18:05:02
178阅读
xnomialFeatures>>> X = np.arange(6).reshape(3
原创
2023-01-16 08:06:54
115阅读
【PR】音频处理及过度效果导入音频插入时间轴中的A轨道（声音轨道）音频处理调整音量音频剪贴音频过度效果淡入，淡出，过度淡入淡出过度工具按钮—音频轨道（不充内容，可以不看）静音轨道独奏轨道画外音录制 最简单的视频声音只需要一个BGM，我们用简单的BGM来了解PR如何处理音频。导入音频自己下载个音频哈，格式MP3即可（如何选BGM我就不讲了，看个人对视频的理解了doge）插入时间轴中的A轨道（声音轨
转载
2024-10-31 21:51:49
41阅读
一、标准化scaler()或者StandardScaler() 数据集标准化对有些机器学习算法是很有必要的手段，只所以进行标准化，是因为两个原因：其一，对于同一特征中，最大最小值之差过大，将数据缩放在合适的范围，比如手机包月流量使用情况，有些数值是500M，有些是1G；其二、有些机器学习算法中目标函数的基础为假设特征均值为0，方差在同一介数的情况，sklearn官网说这类算法比如：SVM的RBF
转载
2024-03-15 19:32:17
112阅读
公式 非常有用的工具，可以把数据集的不同特征缩放到固定范围。 先从简单的说起，[0,1]缩放，公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}\) MinMaxScaler可以缩放到任意范围[MIN,MAX]，因此更一般化的公式是 \(X_{st
转载
2020-12-03 22:29:00
1070阅读
2评论
ImportError: cannot import name 'preproce
原创
2023-02-04 08:34:53
150阅读
