Pytorch学习之数据加载一、Dataset类二、torchvision.transforms.Compose使用三、torchvision.datasets.ImageFolder使用详解四、按批加载数据-----DataLoader类 一、Dataset类这个类可以看成是自定义的数据集类（是一个抽象类，不能直接实例化，只能继承） 代码如下（示例）：class Mydataset(Datas
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2024-05-29 07:55:14
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目录1.如何自定义数据集：咱们以花朵数据集为例：任务1：读取txt文件中的路径和标签任务2：通过上面字典返回数据，分别把数据和标签都存在list里任务3：图像数据路径得完整任务4：把上面那几个事得写在一起,整合到一个类。任务5：数据预处理(transform)¶任务6：根据写好的class FlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader任务7：用之前先试试，整个数
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2023-10-02 06:50:27
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1.Extract: 从网络等下载图像数据集 2.Transform: 图片 >tensor 3.Loader: tensor装进数据流管道，以便获取到流出batch长度数据。() 1.torch.utils.data.datasets (Extract, Transform) 抽象类:具有必须待实
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2020-06-09 10:03:00
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MNIST数据集是手写数字数据集，它是分类任务的数据集。所有图像是28x28大小的黑白图像，分为训练集和测试集两个数据集， 训练集有60000张图像，测试集有10000张图像，图像的内容为0~9的手写数字。 1 from torchvision.datasets import MNIST 2 imp ...
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2021-08-14 13:08:00
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Pytorch安装流程（以使用CPU为例）Anaconda安装下载链接依次点击get started-->Download Anaconda installer-->根据操作系统选择安装包下载安装注意事项：1.选择为所有用户安装Anaconda（如果这不是你的个人电脑，可以选择勾选Just Me）2.Anaconda现在支持自动添加到环境变量，请在安装时务必选择验证安装是否成
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2021-08-09 11:55:00
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1 PyTorch概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库、一个开源的深度学习框架，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。2&nbs
原创
精选
2023-04-18 13:01:50
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--学生表 Student create table Student(SId varchar(10),Sname nvarchar(10),Sage date,Ssex varchar(10)); insert into Student values('01' , '赵雷' , '1990-01-0 ...
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2021-08-18 11:22:00
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最近需要做一个目标分割任务，但是没啥经验，所以准备从基础搞起，先学习如何使用经典的MaskRCNN来实现检测任务。MaskRCNN的原始版本是用TensorFlow写的，但是我没啥TensorFlow的经验，Pytorch稍微熟悉一点，而且去网上查了下都说Pytorch版本的MaskRCNN好像训练速度更快、效果更好一些，这一点就不发表看法了。MaskRCNN的数据集要比一般的分类任务、目标检测任
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2023-09-27 13:38:11
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一、准备训练数据
收集数据
把公司资料整理成 txt/docx/pdf 文件，例如：
/mydata/
├─ 产品手册.pdf
├─ 客服对话记录.xlsx
└─ 技术文档.docx
1.
2.
3.
4.
2. 转换数据格式
新建 data.jsonl 文件，每条数据格式如下（用记事本就能编辑）：
{"instruction": "公司的主打产品是什么？&quo
在项目进入正式测试阶段之前，有一个环节就是测试数据准备。当时，面对项目复杂的业务规则，一下子还不知道这个测试数据如何入手，往往准备的很粗糙。紧接着就是紧张的测试工作。在测试过程中，原来不清晰的业务规则（很多业务的潜规则也一点一点的被挖出来）也终于显山显水了。随着测试进一步进行，一系列的测试数据也因为...
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2015-12-09 17:16:00
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在项目进入正式测试阶段之前，有一个环节就是测试数据准备。当时，面对项目复杂的业务规则，一下子还不知道这个测试数据如何入手，往往准备的很粗糙。紧接着就是紧张的测试工作。在测试过程中，原来不清晰的业务规则（很多业务的潜规则也一点一点的被挖出来）也终于显山显水了。随着测试进一步进行，一系列的测试数据也因为...
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2016-01-07 17:15:00
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【代码】001、数据准备。
原创
2023-06-25 11:44:40
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# 使用OpenNLP准备数据的完整指南
在自然语言处理（NLP）的任务中，数据准备是至关重要的一步。作为一名新入行的开发者，了解如何使用Apache OpenNLP准备数据会为你后续的模型训练打下坚实的基础。本文将详细讲解使用OpenNLP进行数据准备的流程，代码示例和相关注释，以及可视化的图表。
## 1. 流程概述
以下是处理自然语言数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-10-15 03:28:20
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文章主要来自Tensorflow官方文档，同时加入了自己的理解以及部分代码数据读取TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量
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2023-07-08 19:26:14
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到目前为止，我们已经学习了如何创建数据表、如何修改数据表以及如何删除数据表，我们还学习了如何将数据插入数据表、如何更新数据表中的数据以及如何数据删除。创建数据表是在创建存放数据的容器，修改和删除数据表是在维护数据模型的正确性，将数据插入数据表、更新数据表以及删除数据表中的数据则是在维护数据库中数据与
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2018-10-20 00:30:00
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面谈
面谈会需要做的第一件事是确定会议的目的和议程，并确认参加会议的人员以及会议地点时间等细节。然后，您需要准备好相关材料，例如报告、数据、图表等，以支持您的讨论。
为了确保您可以在面谈会上有效地传达信息、接收反馈，并维持对话的流畅性，您需要制定面谈计划。计划应包括面谈的主题、目标、时间表、讨论要点和参与者的角色。
在面谈会前，您需要认真准备您的演讲，并根据参与者的背景和需求调整您的内容和声音
原创
2023-03-29 22:13:32
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背景 在介绍PhoneApp的创建过程时，我们知道为了支持双卡手机，PhoneFactory创建了两个Phone对象。 然而由于通信制式、功耗等的限制，目前底层的芯片厂商规定modem工作于DSDS模式下，于是同一时间内只有一个Phone具有上网的能力。 本文旨在揭示激活Phone拨号能力的过程，即讲述数据拨号前的准备工作。版本 android 7.
一、岭回归和 LASSO 回归的推导过程1）岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题具体操作：在原始的损失函数后添加正则项，来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小，使得模型的泛化能力更强； 2）比较 Ridge 和 LASSO 名词Ridge、LASSO：衡量模型正则化；MSE、MAE：衡量回归结果的好坏；欧拉距离、曼哈顿距离：衡量两点之间距离的大小；&nbs
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2024-10-13 12:13:46
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分类分析 有监督机器学习领域中包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，有监督学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元。将全部数据分为一个训练集和一个验证集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。 主要例子来源于UCI机器学习数据库中的 ...
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2021-08-17 16:35:00
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首先你我们先win+r 然后cmd进入控制台，输入mysql -uroot -p 输入密码 第一个是用户权限，我们设置为管理员，第二个为密码， 进来之后输入show databases;来进行一个数据库的查询 创建一个新的数据库的话记得要带上编码格式，不然可能会出现一些乱码。 create data ...
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2021-10-17 12:04:00
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