data = (ImageList.from_folder(mnist) .split_by_folder() .label_from_folder() .transform(tfms, size=32) .databunch() .normalize(imagenet_stats))在DataBunch中正确设置好您的数据之后，我们可以调用函数 data.showbatch() 查看（可视化）数据。data.show_batch()请注意，在显示带有标签...
通过使用如下代码来进行,其中参数imagenet_stats是fastai通过使用在ImageNet上得到的预训练模型,然后将预训练模型的标准化必须应用于新数据(pets)。 代码语言:javascript 复制 data.normalize(imagenet_stats) 如果在训练模型时遇到问题,需要验证的一件事是是否正确地数据归一化。 对数据归一化的意义何在? 图像的像素值...
.normalize(imagenet_stats)) 接着,我们可以使用data.show_batch()可视化我们的数据. data.show_batch(row=3, figsize=(9,6)) 我们在使用函数learn.show_results()之前先尝试性训练下我们的模型。 learn = cnn_learner(data, models.resnet18, lin_ftrs=[100], ps=0.05) learn.fit_one_cycle(5, 5e-2...
让我们添加这个转换(使用imagenet_stats,因为 Imagenette 是 ImageNet 的一个子集),现在看一下一个批次: def get_dls(bs, size):dblock = DataBlock(blocks=(ImageBlock, CategoryBlock),get_items=get_image_files,get_y=parent_label,item_tfms=Resize(460),batch_tfms=[*aug_transforms(size=size, min...
data = (ImageList.from_folder(mnist) .split_by_folder() .label_from_folder() .transform(tfms, size=32) .databunch() .normalize(imagenet_stats)) 1. 在DataBunch中正确设置好您的数据之后,我们可以调用函数 data.showbatch() 查看(可视化)数据。
normalize(imagenet_stats) #标准化数据 print(data.classes) print(len(data.classes)) print(data.c) 输出结果为 可以看出这种方法适合所有训练数据都在train一个文件夹中并且标签信息在文件的名字中。 2.2)from_name_func 以读取MNIST_SAMPLE数据集为例 代码语言:javascript 复制 stark@Mark2:~/.fastai/data/...
ds_tfms=get_transforms(), size=64, num_workers=0).normalize(imagenet_stats) data.classes #展示了前几张图片 data.show_batch(rows=3, figsize=(3,4)) #下面的步骤主要是创建resnet34网络,并且进行训练 learn = create_cnn(data, models.resnet34, metrics=error_rate) ...
bs=4#重新构建数据集,重新对数据进行变换,并且正规化数据data=(src.transform(get_transforms(),size=size,tfm_y=True).databunch(bs=bs).normalize(imagenet_stats))#使用新的数据集重新建立学习模型,并且读取之前保存的模型参数learn=unet_learner(data,models.resnet34,metrics=metrics,wd=wd,model_dir="tmp...
URLs.DOGS,path # 生成fastai中专门的数据类ImageDateBunch data = ImageDataBunch.from_folder(path,ds_tfms=get_transforms(),size=224).normalize(imagenet_stats) # 查看一个batch的数据 data.show_batch(rows=3,figsize=(6,6)) # 创建cnn模型 ...
.normalize(imagenet_stats)) 查看数据 1 2 # 查看数据信息 data.classes, data.c, data (['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'], 10, ImageDataBunch; Train: LabelList (39072 items) ...