题记:朋友在处理数据时，需要解决这方面的问题，所以利用她给的代码，自己重新梳理了下，并成功运行。代码如下：# coding:utf-8 s1 = set(open(r‘C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\2\\1.txt‘).readlines()) s2 = set(open(r‘C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\2\\2.txt‘).readlines()) ff = open(‘C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\2\\12.txt‘,‘w‘) #没有文件，自动创建21.txt文件 all_union = list(set(s1).union(set(s2)))#并集 #all...
完全来源与《Python深度学习》中的例子，仅供学习只用。 Cats vs. Dogs（猫狗大战）是Kaggle大数据竞赛的数据集，数据集由训练数据和测试数据组成，训练数据包含猫和狗各12500张图片，测试数据包含12500张猫和狗的图片。 我们取Cats vs. Dogs数据集中的2000个测试，1000验证，1000个测试，其中猫狗各一半。。 在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准，这会得到73%的分类精度。...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inlinenp.random.seed(2)from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix import itertoolsfrom keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encoding from keras.models import Sequential from keras....
TensorFlow：好用的时间序列训练测试集生成器（Python） 前言一、tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator介绍二、示例展示总结前言 当我们使用TensorFlow框架搭建时间序列训练模型的时候，如何处理时间序列数据，生成训练集和测试集往往是一个不那么重要但是很麻烦的步骤，很多人选择自己写程序，但是有工具干嘛不用？官方教程使用的是timeseries_dataset_from_array，但是这个是适用TensorFlow在2.3或者以上的版本，...
基于算法专项六，的tensorflow原理，用三层网络结构进行训练手写字数据集 目录 1-手写数字数据集1.1数据集下载1.2数据集读取1.3进行各种样式的显示测试1.3.1显示单张样本1.3.1显示多张样本在一张影像上1.3.1显示多张样本在一张影像上并且在每张影像外面加白框2-用tensorflow框架搭建三层网络，训练手写字数据集2.1技巧1，用全连接方法代替专项六中的矩阵相乘并加上偏置项操作2.2tensorflow补充知识1、tf.one_hot()使用2、tf.nn.sof...
我遇到了一个问题,试图在传入Dataset map方法的函数中使用Tensorflow的feature_column映射.当尝试使用Dataset.map对数据集的分类字符串特征进行热编码作为输入管道的一部分时,会发生这种情况.我得到的错误信息是： tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError：表已初始化. 以下代码是重新创建问题的基本示例：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.lookup import in...
我想问一下,当前的数据集API是否允许实现过采样算法？我处理高度不平衡的阶级问题.我当时认为在数据集解析过程中对特定类进行过采样会很好,即在线生成.我已经看到了rejection_resample函数的实现,但是这会删除样本而不是复制它们,并且它减慢了批处理生成(当目标分布与初始分布大不相同时).我想要实现的是：举一个例子,看看它的类概率决定是否复制它.然后调用dataset.shuffle(…)dataset.batch(…)并获取迭代器.最好的(在我看来)方法...
在张量流数据集管道中,我想定义一个自定义映射函数,它接受一个输入元素(数据样本)并返回多个元素(数据样本). 下面的代码是我的尝试,以及期望的结果. 我无法完全按照tf.data.Dataset().flat_map()上的文档来了解它是否适??用于此处.import tensorflow as tfinput = [10, 20, 30]def my_map_func(i):return [[i, i+1, i+2]] # Fyi [[i], [i+1], [i+2]] throws an exceptionds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input) ds ...
从百度图片下载一些图片当做训练集，好久没写爬虫，生疏了。没有任何反爬，随便抓。 网页： 动态加载，往下划会出现更多的图片，一次大概30个。先找到保存每一张图片的json，其对应的url： 打开调试，清空，然后往下划。然后出现： 点击左侧的链接，出现右边的详细信息，对应的就是URL。对这个url做请求即可。以下是代码：# -*- coding: utf-8 -*- # import tensorflow as tf # import os # import numpy as np import reque...
我写了一篇文章深入解释神经网络如何从头开始工作. 为了说明博客文章,我在python using numpy编写了神经网络,并使用TensorFlow编写了一个版本.我在Github上传了代码来说明这个问题,但这不是一个干净的版本. 该网络的目标是根据其三个特征(公里,燃料类型,年龄)预测汽车的价格,这是我从头开始创建的玩具示例. 我从leboncoin.fr检索数据,我的数据集由大约9k辆车组成(仅限BMW系列1).我将数据标准化,使价格介于[0,1]之间,燃料类型采用二...
我有一个很大的整数列表,我想对它们进行“ hash()”操作以提高搜索速度.每个嵌套列表的结果散列值需要独立于整数的顺序,并且仅依赖于列表中的值.这建议将(冻结的)集作为哈希的合适数据结构.但是,我需要保留每个整数值(无论是否重复),这是集合的制胜法宝. 因此,这使我对列表进行排序,转换为元组并进行哈希运算非常慢,而且我认为还有更好的策略. 对于如何更有效地执行此操作的任何建议,我将不胜感激.解决方法:字典是散列.>>> def bag...
这篇文章主要介绍了关于pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython : 3.6pytorch ：0.3数据下载来源自Sasank Chilamkurthy 的教程； 数据：下载链接。 下载后解压放到项目根目录： 数据集为用来分类 蚂蚁和蜜蜂。有大约120个训练图像，每个类有75个验证图像。数据导入可以使用 torchvision.datasets.ImageFol...
生成了两个List:A = [apple,apple,banana] B = [banana,apple,banana]交集，并集，差集概念这里不说，python代码如下：#! /usr/bin/env python # coding:utf-8listA = [1, 2, 3, 4, 5, 6] listB = [4, 5, 6, 7]# Intersection inte = list(set(listA).intersection(set(listB))) print "Intersection:", inte# union uni = list(set(listA).union(set(listB))) print "Union:", uni# Differences diff = list(set(listA).differenc...
首先记住集合的几个特性：集合是无序的，集合中的元素时唯一的。 1.集合的定义 集合的定义与字典非常的类似，只是将字典中的键值对转换为一个个元素就可以。num={1,2,3,4,5} print(type(num)) print(num) print("\n") #集合会自动剔除重复的数据，并且集合也是无序的 num2={1,2,3,4,5,5,4,32} print(num2) print("\n")2.集合的创建 (1)使用定义法 (2)使用set()工厂函数set1=set([1,2,3,4,5,6]) print(set1)3.集合的常用函数 (1)add...
Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。本文主要讲述的是web测试中Selenium 3使用的问题集以及解决方案。1. 无法启动FireFox--geckodriver运行 driver=webdriver.Firefox()运行报错：Exception AttributeError: "Service object has no attribute process" in <bound method Service.__del__ of <selenium.webdriver.firefox.service.Service object at 0x028940B0...