# PyTorch加载QuickDraw数据集
在机器学习和深度学习领域，数据集的选择是非常重要的一环。QuickDraw是一个包含数百万手绘图像的数据集，其中每个类别都有成千上万的示例。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch加载QuickDraw数据集，并训练一个简单的深度学习模型进行图像分类。
## QuickDraw数据集
QuickDraw数据集包含了不同种类的手绘图像，例如动物
原创
2024-06-23 04:20:28
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PyTorch保存模型的语句是这样的：#将模型参数保存到path路径下
torch.save(model.state_dict(), path)加载是这样的：model.load_state_dict(torch.load(path))下面我们将其拆开逐句介绍1.torch.save()和torch.load()save函数是PyTorch的存储函数，load函数则是读取函数。save函数可以将各
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2023-08-25 22:24:59
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Quick Draw Dataset 是一个包含345 个大模型，然后在微调。
原创
2023-05-14 22:24:52
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quickdraw数据集是序列数据集，包含画画的动作等信息。我将quickdraw数据集转换成黑底白字的pn
原创
精选
2023-05-07 18:48:30
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欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由 "徐钒文 " 发表于 "云+社区专栏" Quickdraw的CNN RNN模型 "猜画小歌"用到的quickdraw模型本质上是一个分类模型，输入是笔画的点的坐标信息和每笔起始的标识信息，应用几个级联的一维卷积，再使用 BiLSTM
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2018-08-01 17:47:00
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对于问题，百度最常见的答案是直接链接到https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset这个GitHub仓库，这个确实很重要，一定要认真阅读，因为quickdraw数据集有多种格式，每种格式内的信息也是不一样的，比如是否包含时序信息。 真正的下载地址可以通过这个仓库中的链接跳转过去，这里我给出一个最上层路径的地址https://con
Quickdraw的CNN-RNN模型“猜画小歌”用到的quickdraw模型本质上是一个分类模型，输入是笔画的点的坐标信息和每笔起始的标识信息，应用几个级联的一维卷积，再使用 BiLSTM 层并对结果进行求和，最后使用Softmax层进行分类。整个网络结构如图：模型结构开源数据和代码详见后面参考文档。整个网络比较简单，而且用其默认的参数最终的模型准确率在75%，如下图，不算是一个要求较高的场景，
使用CycleGAN和谷歌的QuickDraw数据集创建节日祥龙今天是大年初一是2021年农历新年的开始。在农历新年里，我们会经常看到
原创
2024-05-20 10:50:53
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Quickdraw的CNN-RNN模型"猜画小歌"用到的Quickdraw模型本质上是一个分类模型，输入是笔画的点的坐标信息和每笔起始的标识信息，应用几个级联的一维卷积，再使用 BiLSTM 层并对结果进行求和，最后使用Softmax层进行分类。整个网络结构如图：模型结构开源数据和代码详见后面参考文档。整个网络比较简单，而且用其默认的参数最终的模型准确率在75%，如下图，不算是一个要求较高的场景，
原创
2021-04-01 22:06:28
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1 人工智能小案例 案例一： 参考链接：https://quickdraw.withgoogle.com 案例二： 参考链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 案例三： 查看更多：https://deepdreamgenerator.com/ 2 人工智能发展必备 ...
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2021-09-16 17:13:00
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本文介绍如何利用UMAP降维技术和Prodigy标注工具，在半自动化流程中检测Google QuickDraw数据集中的异常图像样本，包含Jupyter环境部署、聚类分析和交互式标注的全流程技术实现。
，其中包括来自新闻的文本数据集，亚马逊和IMDb评论。上图就是几个明显标签错误的例子。为了发现可能的错误，研究人员使用了Confident Learning，检查数据集的标签噪声。研究人员发现QuickDraw数据集错误最多，大约有500万，约占数据集的10％。..
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2021-03-30 12:56:59
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一、 人工智能应用场景二、人工智能小案例案例一：画图识物神经网络辨识涂鸦 链接：https://quickdraw.withgoogle.com案例二：机器自动识别图像中的事物，列出命名。案例三：把图片进行融合 https://deepdreamgenerator.com/
三、人工智能发展必备三要素：数据算法计算力计算力之CPU、GPU对比：CPU主要适合I\O
机器之心报道
众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也会存在很大偏差。在一篇新论文中，麻省理工 CSAIL 和亚马逊的研究者对 10 个主流机器学习数据集的测试集展开了研究，发现它们的平均错误率竟高达 3.4%。其中，最有名的 ImageNet 数据集的验证集中至少存在 2916 个错误，错误率为 6%；QuickDraw 数据集中至少存
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2021-06-17 15:27:03
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