class_label += 1 # 获取类别数量 all_class_sum = len(class_dirs) - other_file # 说明的json文件信息 readjson = {} readjson['all_class_name'] = father_path readjson['all_class_sum'] = all_class_sum readjson['all_class_images'] = all_class_images readjson['class_detail'] = cla...
网络的配置如下,其中网络的输入dict_dim表示的是词典的大小,class_dim表示类别数,这里我们是3。 import paddle import paddle.fluid as fluid # 定义cnn模型 # 其中class_dim表示分类的类别数,win_sizes表示使用卷积核窗口大小 def cnn_net(data, label, dict_dim, emb_dim=128, hid_dim=128, hid_dim2=96,...
其中generate_dataset.py中的代码如下:importostrain_dir='train'test_dir='test'class_names=os.listd...
复制 class TestCIFAR: def __init__(self): # 初始化paddpaddle, paddle.init(use_gpu=True, trainer_count=4) 获取训练参数 然后是编写获取训练参数的代码,这个提供了两个获取参数的方法,一个是从损失函数中创建一个训练参数,另一个是使用之前训练好的训练参数: 代码语言:txt 复制 def get_parameters(self...
(block_func,res3,512,stages[3],2)pool2=paddle.layer.img_pool(input=res4,pool_size=7,stride=1,pool_type=paddle.pooling.Avg())out=paddle.layer.fc(input=pool2,size=class_dim,act=paddle.activation.Softmax())returnoutdefresnet_cifar10(input,class_dim,depth=32):# depth should be one ...
[ 3 , 224 , 224 ], "class_dim" : -1 , #分类数,会在初始化自定义 reader的时候获得 "image_count" : -1 , #训练图片数量,会在初始化自定义 reader的时候获得 "label_dict" : {}, "data_dir" : "data/data2815" , #训练数据存储地址 "train_file_list" : "train.txt" , "label_file"...
我们搭建简单的卷积神经网络,如果音频种类非常多,可以适当使用更大的卷积神经网络模型。通过把音频数据转换成梅尔频谱,数据的shape也相当于灰度图,所以为(1, 128, 128)。然后定义优化方法和获取训练和测试数据。要注意CLASS_DIM参数的值,这个是类别的数量,要根据你数据集中的分类数量来修改。
classdim = 10 # PaddlePaddle init paddle.init(use_gpu=with_gpu, trainer_count=7) image = paddle.layer.data( name='image', type=paddle.data_type.dense_vector(datadim)) # Add neural network config # option 1. resnet # net = resnet_cifar10(image, depth=32) ...
CLASS_DIM = 2 #情感分类的类别数 EMB_DIM = 128 #词向量的维度 HID_DIM = 512 #隐藏层的维度 STACKED_NUM = 3 #LSTM双向栈的层数 BATCH_SIZE = 128 #batch的大小 文本卷积神经网络 我们构建神经网络 convolution_net,示例代码如下。 需要注意的是:fluid.nets.sequence_conv_pool 包含卷积和池化层两个操...
class Dataset: def __init__(self,cropsize,resizesize): self.cropsize = cropsize self.resizesize = resizesize def train_mapper(self,sample): img, label = sample img = paddle.image.load_image(img) img = paddle.image.simple_transform(img, self.resizesize, self.cropsize, True) ...