from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf def myprint(v): print(v) print(type(v)) try: print(v.shape) except: try: print(len(v)) except: pass if __name__ == '__main__': mnist = input_data.read_data_sets('./inp…

利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transf…

作为NLP领域的著名框架,Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集.本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集. 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax.您可以根据HF官方文档安装对应版本,也可以使用矩池云HuggingFace镜像(基于Pytorch),快速启动. 矩池云租用机器入门手册 如果使用其他镜像,你需要手动安装 transformers 和 datasets 两个包: pip install tr…

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 1.加载mnist数据 执行完成后,会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的数据将放入这个文件夹内.下载的四个文件为: 下载下来的数据集被分三个子集:5.5W行的训练数据集(mnist.train),5千行的验证数据集(mnist.val…

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学…

刚刚发现了两种Anaconda快速加载opencv的方法,亲测有效: 第一种: 直接在Navigator Environment 中搜opencv 如果搜不到,登陆Anaconda Cloud官网 https://anaconda.org/menpo/opencv3,注册账号搜索opencv,点击排名第一的packages用给出的命令行进行安装 加载完后就能直接运行了,灰常easy的方法. 第二种: 1.在在Navigator中添加Channel 弹出下方的对话框: 点击Add,输入menpo,…

torchvision的理解和学习 加载常用数据集,对主流模型的调用 https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/79403617 加载常用数据集,对主流模型的调用…

很多Tensorflow第一课的教程都是使用MNIST或者FashionMNIST数据集作为示例数据集,但是其给的例程基本都是从网络上用load_data函数直接加载,该函数封装程度比较高,如果网络出现问题,数据集很难实时从网上下载(笔者就多次遇到这种问题,忍无可忍),而且数据是如何解码的也一无所知,不利于后续的学习和理解,因此本文主要介绍对下载到本地的MNIST或FashionMNIST数据集如何加载解析的问题. 下载到本地的数据集一般有两种格式:numpy的压缩格式.npz,以及gzip压缩…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

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(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱…