数据预处理 transforms 介绍和应用

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2023-01-12 21:54:16

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PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用中的深度学习研究和生产。它由 Facebook 的人工智能研究团队开发，并且得到了许多研究机构和企业的支持。以下是 PyTorch 的一些主要特点： 1. **动态计算图（Dynamic Computation Graph）**：PyTorch 允许在运行时动态地构建计算图，这使得调试和实验更加灵活和直观。 2. **自动微分**：PyTorch 提供了自动微分功能，可以自动计算导数，这对于训练神经网络至关重要。 3. **强大的GPU加速**：PyTorch 支持在 NVIDIA CUDA 上进行高效的计算，使得在 GPU 上运行深度学习模型变得非常快速。 4. **丰富的库和工具**：PyTorch 提供了大量的预训练模型和工具，如 TorchVision（用于处理图像和视频的库）和 TorchText（用于处理文本的库）。 5. **社区支持**：PyTorch 拥有一个活跃的开发者社区，提供大量的教程、文档和论坛支持。 PyTorch 的主要竞争对手是 TensorFlow，另一个流行的深度学

简单粗暴PyTorch之transforms详解中的代码与数据集

关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络（CNN）的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。操作系统：ubuntu18.04 显卡：GTX1080ti python版本：2.7（3.7）网络架构具有4层的CNN具有以下架构。输入层：784个节点（MNIST图像大小）第一卷积层：5x5x32 第一个最大池层第二卷积层：5x5x64 第二个最大池层第三个完全连接层：1024个节点输出层：10个节点（MNIST的类数) 用于改善CNN性能的工具采用以下技术来改善CNN的性能。 1. Data au

内容概要：本示例演示了如何在Python中使用PyTorch和一些常用的图像处理库，以获取、预处理和加载图像数据集，以供深度学习模型的训练。文章将重点介绍了数据集的获取、预处理和加载步骤，以及如何将这些步骤应用于一个实际的猫狗分类任务。适合人群：这篇文章适合那些希望学习如何准备图像数据以进行深度学习训练的初学者和中级学习者。读者不需要具备深度学习经验，但需要基本的Python编程知识。能学到什么：通过阅读这篇文章，读者将学到以下内容：如何获取外部数据集并解压缩。如何使用Python中的图像处理库对图像进行预处理，包括调整大小、旋转、翻转和颜色抖动等。如何为图像数据设置标签，以便用于监督学习任务。如何使用PyTorch的DataLoader将预处理后的图像数据加载到模型训练中，以进行深度学习任务。如何构建一个简单的数据预处理和增强管道，以提高模型的性能和泛化能力。阅读建议：建议读者在阅读本文之前具备基本的Python编程知识。文章提供了详细的代码示例，可供读者参考和实践。读者可以在自己的计算机上按照示例操作，以便更好地理解数据集的获取、预处理和加载过程。

tf.Transform 是一个使用 TensorFlow 进行数据预处理的库 TensorFlow Transform TensorFlow Transform 是一个使用 TensorFlow 预处理数据的库。 tf.Transform 对于需要全通的数据很有用，例如：通过均值和标准差对输入值进行归一化。通过在所有输入值上生成词汇表，将字符串转换为整数。通过根据观察到的数据分布将浮点数分配给桶，将浮点数转换为整数。 TensorFlow 内置支持对单个示例或一批示例进行操作。 tf.Transform 扩展了这些功能以支持对示例数据的完整传递。 tf.Transform 的输出作为 TensorFlow 图导出，用于训练和服务。对训练和服务使用相同的图可以防止偏斜，因为在两个阶段都应用了相同的转换。有关 tf.Transform 的介绍，请参阅 TFX 开发者峰会上关于 TFX 的演讲的 tf.Transform 部分（链接）。注意：tf.Transform 在 1.0 版本之前可能向后不兼容。安装 tensorflow-transform Py

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