Pytorch划分数据集的方法

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt…

使用python划分数据集

无论是训练机器学习或是深度学习,第一步当然是先划分数据集啦,今天小白整理了一些划分数据集的方法,希望大佬们多多指教啊,嘻嘻~ 首先看一下数据集的样子,flower_data文件夹下有四个文件夹,每个文件夹表示一种花的类别划分数据集的主要步骤: 1. 定义一个空字典,用来存放各个类别的训练集.测试集和验证集,字典的key是类别,value也是一个字典,存放该类别的训练集.测试集和验证集: 2.使用python获取所有的类别文件夹: 3.对每个类别划分训练集.测试集和验证集:(1)把该类别的…

【noi 2.6_8787】数的划分（DP）｛附【转】整数划分的解题方法｝

题意:问把整数N分成K份的分法数.(与"放苹果"不同,在这题不可以有一份为空,但可以类比)解法:f[i][j]表示把i分成j份的方案数.f[i][j]=f[i-1][j-1](新开一份,放1)而i≥j时,f[i][j]=f[i-1][j-1] +f[i-j][j](不新开一份时的方案数与每份中都少放1的方案数相同) 一种更好的解释--方法可以分为两类: 1. n 份中不包含 1 的分法,为保证每份都 >= 2,可以先拿出 k 个 1 分.到每一份,然后再把剩下的 n- k 分成…

Pytorch指定GPU的方法总结

Pytorch指定GPU的方法改变系统变量改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件,添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号在程序开头设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 在运行程序时指定 # 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.c…

sklearn 划分数据集。

1.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集函数原型: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果…

（数据科学学习手札27）sklearn数据集分割方法汇总

一.简介在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大:二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,…

PyTorch 自定义数据集

准备数据准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │ └── train2017 │ ├── ... │ └── 000000000650.jpg ├── labels │ └── train2017 │ ├── ... │ └── 000000000650…

Delphi调用MSSQL存储过程返回的多个数据集的方法

varaintf:_Recordset;RecordsAffected:OleVariant; begin ADOStoredProc1.Close;ADOStoredProc1.Open;aintf:=ADOStoredProc1.Recordset;ADOQuery1.Recordset:=aintf;aintf:=aintf.NextRecordset(RecordsAffected);ADOQuery2.Recordset:=aintf; end; 此时,把存储过程中生成的二个数据集分别…

使用Sklearn-train_test_split 划分数据集

使用sklearn.model_selection.train_test_split可以在数据集上随机划分出一定比例的训练集和测试集 1.使用形式为: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2, random_state=0) 2.参数解释: train_…

PyTorch常用参数初始化方法详解

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962…

pytorch 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import sys sys.path.append("..") #导入d2lzh_pytorch import d2lzh_pytorch as d2l #导入所需要的包和模块 mnist_train =torchvision.datasets.F…

【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree（1）信息熵划分数据集

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特…

[转载]pytorch自定义数据集

为什么要定义Datasets: PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader.通过这个类,我们在准备mini-batch的时候可以多线程并行处理,这样可以加快准备数据的速度.Datasets就是构建这个类的实例的参数之一. 如何自定义Datasets 下面是一个自定义Datasets的框架: class CustomDataset(data.Dataset):#需要继承data.Dataset def __init__(self): # TODO # 1…

pytorch神经网络层搭建方法

神经网络层的搭建主要是两种方法,一种是使用类(继承torch.nn.Moudle),一种是使用torch.nn.Sequential来快速搭建. 1)首先我们先加载数据: import torchimport torch.nn.functional as F #回归问题 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) 2)两种方法的模板: 2.1: 类(class):这基本…

Anaconda 安装 pytorch报错解决方法

一.安装Pytorch: # -c 指定用pytorch镜像源下载软件conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 报错: 二.配置: channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirr…

Pytorch的模型加速方法：Dataparallel (DP) 和 DataparallelDistributedparallel (DDP)

Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别一.Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可: net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net 就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device 表示参数输出结果的设备,默认情况下 outp…

通用的将Excel导入数据集的方法

http://blog.csdn.net/baronyang/article/details/7048563…

Tensorflow读取大数据集的方法，tf.train.string_input_producer()和tf.train.slice_input_producer()

1. https://blog.csdn.net/qq_41427568/article/details/85801579…

使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据…

Python3实现机器学习经典算法（四）C4.5决策树

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试…

sklearn的基本使用

https://cloud.tencent.com/developer/news/58202 简介今天为大家介绍的是scikit-learn.sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面.在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整模型和修改超参.(sklearn为包名) 基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法,一般来说监督学习使…

基于pytorch实现Resnet对本地数据集的训练

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc…

数据集划分——train set, validate set and test set

先扯点闲篇儿,直取干货者,可以点击这里. 我曾误打误撞的搞过一年多的量化交易,期间尝试过做价格和涨跌的预测,当时全凭一腔热血,拿到行情数据就迫不及待地开始测试各种算法. 最基本的算法是技术指标类型的,原生的技术指标,改版的技术指标,以技术指标为特征构造机器学习算法,都做过.不论哪种方法,都绕不开一件事——如何使用历史数据验证算法的性能. 当时我是纯纯的小白,对数据集划分完全没有概念,一个很自然的想法就是拿全量数据跑回测,看资金曲线的年华收益.最大回撤.sharpe什么的.那时国内很多量化平台正在…

【猫狗数据集】pytorch训练猫狗数据集之创建数据集

猫狗数据集的分为训练集25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch读取数据集有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取数据集类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和__len__. 先将猫和狗从训练集中区分开来,分别放到dog和cat文件夹下: import glob import shutil import os #数据集目录 path = "./ml/dogs-vs-cats/train&qu…

Pytorch数据集读取

Pytorch中数据集读取在机器学习中,有很多形式的数据,我们就以最常用的几种来看: 在Pytorch中,他自带了很多数据集,比如MNIST.CIFAR10等,这些自带的数据集获得和读取十分简便: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', # 数据集存…

用于DataLoader的pytorch数据集

暂时介绍 image-mask型数据集, 以人手分割数据集 EGTEA Gaze+ 为例. 准备数据文件夹需要将Image和Mask分开存放, 对应文件的文件名必须保持一致. 提醒: Mask 图像一般为 png 单通道 EGTEA Gaze+ 数据集下载解压后即得到如下的目录, 无需处理 hand14k ┣━ Images ┃ ┣━ OP01-R01-PastaSalad_000014.jpg ┃ ┣━ OP01-R01-PastaSalad_000015.jpg ┃ ┣━ OP01-R01…

pandas 模拟生成数据集的快速方法

快速生成一个DataFrame的方法: #模拟生成数据集的方法 import pandas as pd import numpy as np boolean=[True,False] gender=['男','女'] color=['green','blue','yellow'] data=pd.DataFrame({'height':np.random.randint(150,190,100), 'weight':np.random.randint(40,90,100), 'smoker':[…