有的时候我们训练网络的时候,数据集在收集的过程中由于种种原因导致图像收集的不完整,比如某些种类很少,或者没有,这个时候我们就可以考虑自己生成数据集. 这个和data augmentation还不太一样,data augmentation是在数据集上做一些变化,得到更多的数据,数据生成是直接生成一些数据集. 在做OCR识别的时候,因为有些类型的数据量很少,所以就考虑了一下数据生成的方法. 安装 imagemagick 工具 imagemagick 工具,可以用来生成不同字体的图像. imagema…

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小…

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

官方生成方法: 1)需要什么就给什么,要属性就给属性,要对象就给对象,要集合就给集合 2)添加都是使用put()方法 要求: 1.生成如下JSON数据: {"age":4,"name":"zhagnsan"} 2.生成如下JSON数据: [{"age":4,"name":"zhangsan"},{"age":5,"name":"lis&q…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

快速生成大量模拟数据的方法: create table TEST(id integer, TEST_NUMBER NUMBER(18,6)); insert into TEST select i+j, i+j   from  (          with DATA2(j) as (                            select 0 j from DUAL                              union all                     …

QT中使用json还是比较方便的,下面用例子直接说明 举例子之前首先推荐一个在线解析json格式的网站,具体格式用法如下图所示: 之后根据这个格式进行json数据解析. QT使用json需要包含的头文件 #include<qjsondocument.h> #include<qjsonarray.h> #include<qjsonobject.h> #include<qjsonvalue.h> 先看一段简单的生成QJSON数据的方法吧: //简单的QTJson…

方法五:使用PLSQL的数据生成器 首先测试环境建立:dept表 CREATE TABLE dept(deptno NUMBER(6),dname VARCHAR2(20),loc VARCHAR2(20)); 以下实验就是像dept表中插入大量的数据. 数据生成器允许创建演示和测试数据.对于测试应用程序和查看它们怎样执行大量的数据,这很有帮助的.可以在PL/SQL Developer的工具菜单的下面找到数据生成器:Data Generator.基本上,定义由一个或多个表.要生成的记录数量和字段…

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存…