在fastai库中,download_data()和untar_data()是两个用于下载和解压数据集的函数。 1. download_data(): - 概念:download_data()...
path = untar_data(URLs.PETS)/'images' # path to images'images' # path to images path 图像现在将展开到/Users/xx/.fastai/data/oxford-iiit-pet/images目录中。 在图像文件夹中,您可以看到包含各种猫狗品种的图像列表: 如您所见,文件名以动物名称开头,后跟索引。 使用ImageDataLoaders 加载图像 images文...
fromfastai.vision.allimport*source=untar_data(URLs.MNIST_TINY)/'train'items=get_image_files(source)fn=items[0];fn#fn是一个Path类型的变量 我们获取items就是某个文件夹下的所有文件(Path类型): Path('C:/Users/qwrdxer/.fastai/data/mnist_tiny/train/3/7.png') 调用PIL库我们可以通过Path查看这个...
数据集在深度学习中发挥着重要的作用,在fastai中,通过untar_data函数来下载和解压我们所需要的数据集。比如我们需要下载fastai指定的宠物数据集,我们可以采用如下的代码来完成工作: 代码语言:javascript 复制 path = untar_data(URLs.PETS); path 获取帮助文档 在有的时候我们可能会因为某些fastai的某些函数或者其他用法...
第一步是获取并提取我们需要的数据。我们将使用 untar_data 函数,它会自动下载数据集并解压它。 foodPath = untar_data(URLs.FOOD) 该数据集包含 101,000 张图像,分为 101 个食物类别,每个类别有 250 个测试图像和 750 个训练图像。训练中的图像没有被清理。所有图像...
第一步是获取并提取我们需要的数据。我们将使用 untar_data 函数,它会自动下载数据集并解压它。 foodPath = untar_data(URLs.FOOD) 该数据集包含 101,000 张图像,分为 101 个食物类别,每个类别有 250 个测试图像和 750 个训练图像。训练中的图像没有被清理。所有图像的大小都调整为每边最大 512 像素。
all import * path = untar_data(URLs.PETS) 现在,如果我们要理解如何从每个图像中提取每只宠物的品种,我们需要了解数据是如何布局的。数据布局的细节是深度学习难题的重要组成部分。数据通常以以下两种方式之一提供: 表示数据项的个别文件,例如文本文档或图像,可能组织成文件夹或具有表示有关这些项信息的文件名 ...
dls = TextDataLoaders.from_folder(untar_data(URLs.IMDB), valid='test') “Due to IPython and Windows limitation, python multiprocessing isn't available now. So 'n_workers' has to be changed to 0 to avoid getting stuck.” 等待的话也能完成运行。
planet = untar_data(URLs.PLANET_TINY)planet_tfms = get_transforms(flip_vert=True, max_lighting=0.1, max_zoom=1.05, max_warp=0.)这里每张图片的标签都存储在labels.csv文件中。我们需要在文件名中添加前缀'train'和后缀'.jpg'，并设定每个标签之间用空格分开。data = (ImageList.from_csv(planet, '...
from fastai.vision.all import *path = untar_data(URLs.IMAGENETTE) 首先,我们将使用在第五章中介绍的预调整技巧将我们的数据集放入DataLoaders对象中: dblock = DataBlock(blocks=(ImageBlock(), CategoryBlock()),get_items=get_image_files,get_y=parent_label,item_tfms=Resize(460),batch_tfms=aug_tr...