在3.5节我们利用PyTorch的torchvision、data等包，下载及预处理MNIST数据集。数据下载和预处理是机器学习、深度学习实际项目中耗时又重要的任务，尤其是数据预处理，关系到数据质量和模型性能，往往要占据项目的大部分时间。好在PyTorch为此提供了专门的数据下载、数据处理包，使用这些包，可极大提高我们的开发效率及数据质量。 本章将介绍以下内容： 简单介绍PyTorch相关的数
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2024-06-07 18:03:11
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关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解MNIST的准确率达到99.7%用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1080tipython版本：2.7(3.7)网络架构具有4层的CNN具有以下架构。输入层：784个节点(MNIST图像大小)第一卷积层：5x5x32第一个最大池层第二卷积层：5x5x
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2024-06-16 11:47:21
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在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的精力去处理数据，包括图像、文本、语音或其它二进制数据等。数据的处理对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练，更会提高模型效果。考虑到这点，PyTorch提供了几个高效便捷的工具，以便使用者进行数据处理或增强等操作，同时可通过并行化加速数据加载。在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为Dataset类，
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2024-04-19 09:12:06
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传统的关系型数据库（如MySQL） ,在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：High performance -对数据库高并发读写的需求。Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。High Scalability && High Availability-对数据库的高可犷展性和高可用性的需求。而Mo
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2023-11-24 09:22:58
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前言无论是在作分类任务或者是目标检测任务都需要数据集的处理，一种是txt文件保存标签的信息，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点 分为训练和验证的照片 | 每个分类的类别 一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10，其中的是有10个文件夹，每个文件夹下是很多张一种数字的照片，正常情况下我们引进官方数
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2024-02-05 11:27:29
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torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
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2023-07-27 20:17:49
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数据样本处理的代码可能会变得杂乱且难以维护，因此理想状态下我们应该将模型训练的代码和数据集代码分开封装，以获得更好的代码可读性和模块化代码。PyTorch 提供了两个基本方法 torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset可以让你预加载数据集或者你的数据。Dataset存储样本及其相关的标签， DataLoade
推荐
原创
2022-12-30 23:52:16
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目录1.Dataset基类2.用DataLoader类实现自定义数据集2.1DataLoader类的定义3.DataLoader类中的多采样器子类4.Torchtext工具与内置数据集4.1Torchtext的内部结构4.2安装Torchtext库4.3查看Torchtext库的内置数据集4.4安装Torchtext库的调用模块4.5Torchtext库的内置预训练词向量 1.Dataset基类
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2024-05-14 22:22:03
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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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本系列文章主要是通过手写数字识别这一经典的CNN入门例子，来让大家熟悉深度学习框架Pytorch的基本操作，达到可以实现自己网络结构的目的。本文为该系列文章的第一篇，主要介绍了手写数字数据集（MNIST）相关信息。 本文目录本系列文章目录一、MNIST数据集简介1、图像数据集格式解析2、标签数据集格式解析二、代码实现 一、MNIST数据集简介MNIST数据集是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型
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2024-03-05 09:49:26
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前言之前已经简单讲述了PyTorch的Tensor、Autograd、torch.nn和torch.optim包，通过这些我们已经可以简单的搭建一个网络模型，但这是不够的，我们还需要大量的数据，众所周知，数据是深度学习的灵魂，深度学习的模型是由数据“喂”出来的，这篇我们来讲述一下数据的加载和预处理。首先，我们要引入torch包import torch
torch.__version__一、数据的加
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2023-11-12 10:02:15
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使用pytorch对图像处理时，需要将自己的图像数据转化为pytorch框架可以理解的DataSet,此时即需要创建自己的数据集，下面总结如何创建自定义的数据集一、将图像整理为txt文件，txt文件每行的内容包括：图像的路径 和 图像分类标签本例中图像是按照分类存放到其对应的子文件夹中的import os
save_path = './data/txt' #保存的路径
dir_path = './
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2023-08-12 13:56:08
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随着大数据的不断涌现，处理大数据的技术也越来越成熟。在这些技术中，Java和Python都是非常流行的选择。本文将对Java和Python在处理大数据方面的优缺点进行比较，并讨论在什么情况下应该选择哪种语言。 目录一、Java和Python在大数据领域的应用1. 性能比较2. 编写代码的复杂度比较3. 处理大数据的能力比较4. 可扩展性比较5. 数据可视化和分析能力比较二、Java和Python的
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2023-08-31 11:28:49
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Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排平台，它可以帮助用户更高效地部署、扩展和管理容器化的应用程序。在大数据处理方面，K8S同样可以发挥重要作用。本文将介绍K8S如何适合大数据处理，并为刚入行的小白提供实现方法。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------|
| 1 | 安装和配置K8S集群
原创
2024-03-07 15:13:21
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pytorch入门（二）：数据加载和处理小引数据加载引包数据集编写辅助函数显示图像及其特征点定义数据集类数据处理组合变换遍历数据集其他注意事项 本章对应pytorch官方文档链接小引本篇主要介绍了如何利用 pytorch 来加载和处理数据集，并以图像数据集为例讲解了几种图像预处理的方法。数据加载引包from __future__ import print_function, division
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2024-05-31 12:17:12
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最开始入坑的时候使用的是caffe，前一段时间换了使用主流框架的keras（Tensorflow as backward），但是keras确实封装得太好了，一个高级的API对于我这种编程渣渣来说反而上手有些不习惯，在写了一段时间的代码以后开始使用pytorch（反正老板要求了两个框架都要熟练那就都学啦），对于源码部分确实友好了很多，尽管需要自己定义前向过程但是也很简单啦~先给两个github上非常
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2024-06-19 13:08:17
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文章目录1.模型中使用数据加载器的目的2.数据集类2.1 Dataset基类介绍2.2 数据加载案例3.迭代数据集4 pytorch自带的数据集4.1 torchversion.datasets4.2 MNIST数据集的介绍 1.模型中使用数据加载器的目的在前面的线性回归模型中，我们使用的数据很少，所以直接把全部数据放到模型中去使用。但是在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的
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2024-08-26 20:08:35
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有趣的深度学习2——利用pytorch对数据集进行预处理 用pytorch对数据集进行预处理有趣的深度学习2——利用pytorch对数据集进行预处理1.输入数据的表示方法2.使用torchvision工具箱3.使用自定义数据集的方法 1.输入数据的表示方法随着深度学习的发展，以神经网络为模型的功能越来越强大，这一部分归功于现代设备超强的计算能力，也有很大一部分功劳是属于目前已有的各种丰富数据集，以
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2023-10-15 07:24:45
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# Java在大数据方向的应用
## 引言
大数据已经成为当今IT行业的热门话题，它对于企业的决策和业务发展起着重要的作用。作为一名开发者，了解并掌握大数据技术是非常重要的。在大数据领域，Java作为一种广泛使用的编程语言，在数据处理和分析方面具有很好的应用前景。本文将介绍Java在大数据方向的适用性，并为刚入行的小白提供实现大数据处理的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现Java
原创
2023-10-09 13:53:56
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dataloader 以及图像和tensor关系
DataLoadertorch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader
Dataset和DataLoader两个工具类完成数据的加载，
Dataset 用于构造数据集（数据集能够通过索引取出一条数据）、
DataLo
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2024-10-12 16:49:31
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