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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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数据预处理 transforms 介绍和应用
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数据驱动智能:在PyTorch中掌握数据加载与预处理
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
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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
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s详解中的代码与数据集
计算机视觉_深度学习_图像处理_基于OpenCV和PyTorch的torchvision_
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s替代实现_提供高性能图像预处理增强库_包含Resize_CenterCrop_Pa.zip
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关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解
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
tf.
Transform
是一个使用 TensorFlow 进行
数据预处理
的库-python
tf.
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是一个使用 TensorFlow 进行
数据预处理
的库 TensorFlow
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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-
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