直接采用矩阵方式建立数据集见:https://www.cnblogs.com/WSX1994/p/10128338.html 制作自己的数据集(使用tfrecords) 为什么采用这个格式? TFRecords文件格式在图像识别中有很好的使用,其可以将二进制数据和标签数据(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中,它可以在模型进行训练之前通过预处理步骤将图像转换为TFRecords格式,此格式最大的优点实践每幅输入图像和与之关联的标签放在同一个文件中.TFRecords文件是一种二进制文件,其不对…

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集 今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理.TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow,可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET…

本节基于回归学习对 MNIST 数据集进行处理,但将添加一些 TensorBoard 总结以便更好地理解 MNIST 数据集. MNIST由https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners提供. 大部分人已经对 MNIST 数据集很熟悉了,它是机器学习的基础,包含手写数字的图像及其标签来说明它是哪个数字. 对于逻辑回归,对输出 y 使用独热(one-hot)编码.因此,有 10 位表示输出,每位的值为 1 或 0,独热意味着对于每个图片…

后记 下面给出项目中用到的自定义的封装类. AE许可初始化封装类: public class AELicenseChecker { private static volatile AELicenseChecker _instance = null; private static readonly object lockHelper = new object(); //AE许可对象 private IAoInitialize _aoInitialize = null; private AELice…

四 ArcEngine实现创建网络数据集 ArcEngine创建网络数据集的过程,与ArcMap设置的过程类似,主要通过六个步骤即可以实现. 1 定义网络数据集对象,并设置基本属性,包括网络数据集名称,空间参考,空间范围等内容. 关键代码如下: /// <summary> /// 创建网络数据集对象 /// </summary> /// <param name="featureDataset">包含网络数据集的空间要素集</param>…

一 引子 网络数据集,GIS空间分析基础的理论和知识,是最短路径分析.连通性分析等其他空间分析技术的数据基础. 以往,网络数据集的研究很少,此次项目开发过程中,对网络数据集以及arcengine创建网络数据集的实现流程,比较深入的了解.功能实现过程中,遇到了不少的问题,通过不断的解决问题,熟悉了相关的几个AE接口的设置和使用.创建网络数据集的功能实现,相对于其他的AE功能实现来说,是比较复杂的.主要是对应接口属性设置的不熟悉造成的,而且还有遵循固定的步骤设置. ESRI官网样例代码及网络资料,对…

前言 似乎除了官方介绍的例子,我还没有在网上见过一篇介绍如何"使用自己的数据"创建"网络数据集"的文章. 有介绍几何网络的,有介绍如何用官方SanFrancisco数据的,也有直接用官方SanFrancisco的网络数据集进行应用的,就是没有告诉我怎么用自己的线数据生成网络数据集并应用的. 我靠网上的文章和官方的例子一点点摸了出来,虽然不是很完整的解说,不过确实能用于最基本的网络分析了. [软件准备] 本人使用ArcGIS for Desktop 10.4下的Arc…

ArcGIS中最基本的三种矢量数据是什么?点线面. 网络中除了路网之外,还会有地物点. 如上图,我们在建立网络数据集的时候,作为实验,当然可以只是公路网.但是在大型的决策任务中,网络数据集就不只是公路网那么简单了. 在城市与城市之间,有高速公路,国道,高铁,普铁,甚至还有水路. 如此复杂的网络模型是如何连通的呢?他们之间的交点又有什么样的连通方式呢?在这里,我仍然卖个关子,在以后的连通性一章,会详细说明.在文末,就会看到点作为网络数据集中十分强大而关键的一员出现,其意义是多连通组的时候,作为媒介…

创建网络数据集就得有各种数据和参数,这篇文章很长,慎入. 网络分析依赖于网络数据集的质量,这句话就在这里得到了验证:复杂.精确定义. 本节目录如下: 1. INetworkDataset与IDENetworkDataset对比 1.1 什么是INetworkDataset 1.2 两者对比 2. 如何设置数据元素网络数据集(IDENetworkDataset)的属性以创建网络数据集 2.1 涉及的接口.类.枚举 2.2 创建数据元素网络数据集(IDENetworkDataset)对象 2.3 添…

上节提及如何使用IDatasetContainer2接口访问到网络数据集,上例可以封装为一个方法. 这节就使用IDatasetContainer2接口(Geodatabase类库)的CreateDataset()方法创建网络数据集. 涉及到的接口(全在Geodatabase类库中) IDatasetContainer2.IDataset.INetworkDataset.IDEDataset.IDENetworkDataset4(重点) 涉及到的枚举类型(全在Geodatabase类库中) esr…

为了创建或打开一个网络数据集,你必须使用NetworkDatasetFDExtension对象(文件地理数据库中的数据集)或NetworkDatasetWorkspaceExtension对象(对于Shp文件组成的网络数据集). 当你拥有了合适的对象后,就可以使用IDatasetContainer2接口去创建或者打开网络数据集了. 如果当前打开的Map对象中有网络数据集图层,那么就可以通过访问INetworkLayer接口的NetworkDataset字段来访问网络图层中的网络数据集. IDat…

上篇使用shp文件创建网络数据集,然而在ArcGIS 9中就支持地理数据库了,数据库的管理更为科学强大. 本篇就使用个人地理数据库进行建立网络数据集,线数据仍然可以是1.1中的线数据,但是我做了一些修改,读者仍然可以用1.1中制作的数据. 1. 数据库的建立与数据的导入 为什么要创建要素数据集呢? 是因为地理数据库中的网络数据集是基于要素数据集的. 这里就随便填写了,投影与Route的线shp文件一致. 导入Route数据: 这回我用了中文命名. 注意,导入的数据集会自动计算几何长度(面还会计算…

上篇已经创建好了线数据(shp文件格式)链接:点我 这篇将基于此shp线数据创建网络数据集. 在此说明:shp数据的网络数据集仅支持单一线数据,也就是说基于shp文件的网络数据集,只能有一个shp线文件参与. 如何解决这个弊端呢?见下篇,利用地理数据库即可. 本篇目录: 1. 创建网络数据集 2. 给网络数据集命名 3. 转弯 4. 连通性 5. 高程 6. 网络数据集的阻抗属性 7. 出行模式 8. 导航设置 9. 创建并构建网络数据集 10. 试验最短路径 1. 创建网络数据集! 如图. 2…

前言 似乎除了官方介绍的例子,我还没有在网上见过一篇介绍如何“使用自己的数据”创建“网络数据集”的文章. 究其原因,是因为当前的高质量的线数据或保密,或采集困难. 有介绍几何网络的,有介绍如何用官方SanFrancisco数据的,也有直接用官方SanFrancisco的网络数据集进行应用的: 就是没有告诉我,怎么从制作线数据,再到创建网络数据集,并应用这一整条线路的——当然也是我没找着. 我靠网上的文章和官方的帮助文档一点点摸了出来,虽然不是很完整的解说,不过确实能用于最基本的网络分析了. 1.…

如果不同版本的ArcMap连接到同一个Oracle数据库上,分别执行"创建镶嵌数据集",它们的行为是一样的吗? 答案是:不一样,会有细微的差别 在本例中,ArcMap的版本分别是10.2.2与10.3,数据库服务器的版本是11.2.0.3,SDE Repository 的版本是10.1 . 使用10.3版本的ArcMap创建镶嵌数据集 MD1003 在创建镶嵌数据集之前,创建user_objects的备份表user_objects_b; 创建镶嵌数据集,完成后,数据库新增了如下的表.序…

参考文档: https://cloud.tencent.com/developer/article/1474797 https://www.tgshenghe.com/a77nr1/nzt9t1.html https://kudu.apache.org/docs/kudu_impala_integration.html 1.创建kudu数据集时字段名称大写.中文,非ascii字符 2.不能对已经存在的kudu数据集字段进行字段是否为空更改 3.kudu不支持复杂数据结构,如map.struct等…

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

官网的mnist和cifar10数据之后,笔者尝试着制作自己的数据集,并保存,读入,显示. TensorFlow可以支持cifar10的数据格式, 也提供了标准的TFRecord 格式,而关于 tensorflow 读取数据, 官网提供了3中方法 1 Feeding: 在tensorflow程序运行的每一步, 用Python代码在线提供数据 2 Reader : 在一个计算图(tf.graph)的开始前,将文件读入到流(queue)中 3 在声明tf.variable变量或numpy数组时保存数…

Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一,受到了工业界和学界的热门追捧.以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程. 在tensorflow这个框架里,可以讲是若数据类型,也就是说不严格声明数据是什么类型,因为在整个过程中玩的都是向量,或者说矩阵和数组,所有的数据都被看做是一个tensor, 一个或者几个tensor经过一个op(operation)之后,产生新的tensor.首先将所有tensor和op都定义好,然后把这套tensor和op的组合放到默认的图里,用会话…

在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题. 一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载, from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是我使用时遇到了“urllib.error.URLError: <urlopen…

在使用slim之类的tensorflow自带框架的时候一般默认的数据格式就是TFRecords,在训练的时候使用TFRecords中数据的流程如下:使用input pipeline读取tfrecords文件/其他支持的格式,然后随机乱序,生成文件序列,读取并解码数据,输入模型训练. 如果有一串jpg图片地址和相应的标签:images和labels 1. 生成TFrecords 存入TFRecords文件需要数据先存入名为example的protocol buffer,然后将其serialize成…

TensorFlow 有几个操作用来创建不同分布的随机张量.注意随机操作是有状态的,并在每次评估时创建新的随机值. 下面是一些相关的函数的介绍: tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) args: shape:一维整数或 Python 数组表示输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Pyt…

make_classification创建用于分类的数据集,官方文档 例子: ### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 有效特征个数 n_redundant=2, # 冗余特征个数(有效特…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集.官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本号是: 将其解压后(代码中包括自己主动解压代码).内容为: 2 測试代码 測试代码发布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifa…

网上大部分教程都是:创建tensorflow虚拟环境(conda create -n tensorflow python=3.6),然后在虚拟环境中pip install tensorflow,但是每次启动时都要激活虚拟环境(activate tensorflow)! 其实可以不用创建虚拟环境直接安装tensorflow: 1.去清华镜像下载tensorflow的.whl文件,如:tensorflow-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(这里是以tensorflow包为…

(flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:tf-faster-rcnn$ ./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc_0712 res101+ set -e+ export PYTHONUNBUFFERED=True+ PYTHONUNBUFFERED=True+ GPU_ID=0+ DATASET=pascal_voc_0712+ NET=res101+ array=($@)+ len=3+ EXTR…

转自 在geodatabase中创建要素集 //在数据集中创建要素 private void menuItem25_Click(object sender, System.EventArgs e) { CreateFClassInPDB(@"C:\ArcGIS\ArcTutor\BuildingaGeodatabase\Montgomery.mdb"); } public static void CreateFClassInPDB(string filePath){ string sh…

import tensorflow as tf import numpy as np def _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_list def _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) softmax_data = tf.data.Dataset.range(1000) # 构造一个队列 softmax_data = sof…

https://blog.csdn.net/malvas/article/details/90776327…

先来看一下我们的目录: dataset1 和creat_dataset.py 属于同一目录 mergeImg1 和mergeImg2 为Dataset1的两子目录(两类为例子)目录中存储图像等文件 核心文件creat_dataset.py 文件如下#来生成训练集和测试集的矩阵 import cv2 as cv import numpy as np import os dataset_path = ["mergeImg1","mergeImg2"] #这里为了增加限制…