需求: validationImages.csv文件是存储验证集数据名称和类别信息(labels)的文件, 要生成一个label和类别名一一对应且正序排列的json文件,代码如下: labels_dict = {} with open(os.path.join(os.getcwd(), 'validationImages.csv')) as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: if row[0].split(os.sep)[-2][4:] n

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

学了下怎么用wordcloud. 以imet的数据集为例 https://www.kaggle.com/c/imet-2019-fgvc6 读取“train.csv”,”label.csv”文件,得到id2name[] (label的id和label名称对应) 和 attribute_count(label出现次数统计)两个dict. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import osimport csv lines=csv.

本文将从以下三个方面介绍如何制作自己的数据集 数据标注 数据扩增 将数据转化为COCO的json格式 参考资料 一.数据标注 在深度学习的目标检测任务中,首先要使用训练集进行模型训练.训练的数据集好坏决定了任务的上限.下面介绍两种常用的图像目标检测标注工具:Labelme和LabelImg. (1)Labelme Labelme适用于图像分割任务和目标检测任务的数据集制作,它来自该项目:https://github.com/wkentaro/labelme . 按照项目中的教程安装完毕后,应用界

# write in tfrecord import tensorflow as tf import os os.environ[' FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_string("tfrecords_dir", "./tfrecords/captcha.tfrecords", "验证码tfrecords文件") tf.app.flags.DEFINE_string("cap

1.知识点 """ 验证码分析: 对图片进行分析: 1.分割识别 2.整体识别 输出:[3,5,7] -->softmax转为概率[0.04,0.16,0.8] ---> 交叉熵计算损失值 (目标值和预测值的对数) tf.argmax(预测值,2)验证码样例:[NAZP] [XCVB] [WEFW] ,都是字母的 """ 2.将数据写入TFRecords import tensorflow as tf import os os.env

本文为fastai官方教程编译版本.若有错误,欢迎指正. 总目录: *查看数据:本节为初级教程,介绍怎样快速的查看你的数据和模型预测结果.* 推理学习器(Inference Learner):本节为中级教程,介绍怎样为(模型)推理创建学习器. 自定义类ItemList(Custom ItemList):本节为高级教程,介绍如何创建类ItemBase与类ItemList. 使用极小的代价实现深度学习:本节介绍如何使用较少的GPU资源实现推理,和避免重启笔记内核的时间. 查看数据 本文目录: 查看输

近一个假期,入坑深度学习,先从能看得着的验证码识别入门.从B站看了几天的黑马程序员的“3天带你玩转python深度学习后“,一是将教程中提到的代码一一码出来:二是针对不同的tensorflow版本,结合网络上其它文章,重新利用tensorflow2.x的keras实现同样的功能.两遍代码写完后,深感深度学习的恐怖. 一.Anaconda安装. 1.为了一些不必要的麻烦,还是先安装anaconda.下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

Kaggle上的犬种识别(ImageNet Dogs) Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle 在本节中,将解决在Kaggle竞赛中的犬种识别挑战.比赛的网址是 https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这场竞赛中,试图鉴别120种不同品种的狗.本次竞赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的一个子集.与CIFAR-10数据集中的图像不同,ImageNet数据集中

用于处理数据样本的代码可能会变得凌乱且难以维护:理想情况下,我们希望数据集代码和模型训练代码解耦(分离),以获得更好的可读性和模块性.PyTorch提供了两个data primitives:torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset,允许你使用预加载的datasets和你自己的data.Dataset 存储样本及其对应的标签,DataLoader 给 Dataset 包装了一个迭代器,以便访问样本. PyTorch库提供了一些预加

这里实现一个用神经网络(卷积神经网络也可以)实现验证码识别的小案例,主要记录本人做这个案例的流程,不会像之前那么详细,主要用作个人记录用... 这里是验证码的四个字母,被one-hot编码后形成的四个一维数组,[1, 26] * 4 ----> 可以转变成[4, 26] ----> [1, 104] 第一个位置:[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 第二个位置:[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

""" csv.py - read/write/investigate CSV files """ import re from _csv import Error, __version__, writer, reader, register_dialect, \ unregister_dialect, get_dialect, list_dialects, \ field_size_limit, \ QUOTE_MINIMAL, QUOTE_A

使用numpy切分训练集和测试集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 序言 在机器学习的任务中,时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集.此处我们使用numpy完成这个任务. iris数据集中有150条数据,我们将120条数据整合为训练集,将30条数据整合为测试集. iris.csv下载 程序 import csv import os import numpy as np '''将iris.csv中的数据分成train_iris和test_iris两个csv文件,其中t

1.Pandas对数据某一列删除 1.删除列 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=1就是删除列 df.drop(['列名1','列名2'], axis=1) 2.删除记录,也就是行 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=0就是删除记录也就是行 df.drop([0,1,3], axis=0) 2.Pandas之修改列名 1.第一种是没有表头,想要添加表头 因为csv文件是没有

dvdtrans.csv数据:该原始数据仅仅包含了两个字段(ID, Item) 用户ID,商品名称(共30条) #导入arules包 #install.packages("arules") library (arules) setwd('D:\\data') Gary=read.csv(file="dvdtrans.csv",header=T) # 将数据转换为arules关联规则方法apriori 可以处理的数据形式.交易数据 # transactions &qu

用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下: import shutil import pandas as pd frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') data = frame.drop_duplicates(subset=['名称'], keep='first', inplace=False) data.to_csv('E:/baike.csv', encoding='utf8') .drop_duplicate

1.例一 图1 代码1 #第1步:导出模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 中文字体设置第1步,导出模块 #中文字体设置第2步:引出字体模块和位置 my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/noto/simsun.ttf") #数据来源,单独设

假设当前文件夹中data.csv文件中存放了2020年某饭店营业额,第一列为日期(如2020-02-03),第二列为每天交易额(如3560),文件中第一行为表头,其余行为实  际数据.编写程序,完成下面的任务,要求对结果图形进行适当的美化:  (1)使用pandas读取文件data.csv中的数据,创建DataFrame对象,并删除其中所有的缺失值;  (2)绘制第1个月的营业额折线图,反映饭店每天的营业额情况,并把图形保存为本地文件day.jpg:  (3)按月份进行统计,绘制柱状图显示每个月

最近公司有一个几千万行的大表需要按照城市的id字段拆分成不同的csv文件. 写了一个自动化的shell脚本 在/home/hdh 下面 linux-xud0:/home/hdh # lltotal 16-rwxrwxrwx 1 root root 902 Dec 28 07:47 cf.sh-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 28 07:47 id_1.txt-rwxrwxrwx 1 root root 6 Dec 27 20:00 log vim  cf.sh #!/bi