6.num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所 有的数据都会被load进主进程。(默认为0) 7.collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数 8.pin_memory (bool, optional): 如果设置为True,那么data loader将会在返回它们之前, 将te...
fromdatasetsimportload_dataset# 加载数据集dataset=load_dataset('sms_spam',split='train')# 查看数据集的前几行print(dataset[0:5]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 数据特征分析 接下来,我们可以查看数据集的特征,以及数据的分布情况。 # 查看数据集的特征print("特征:",dataset.column_names)# 统计垃圾邮...
load_iris 是来自 sklearn 的函数。该链接提供文档: iris 在您的代码中将是一个类似字典的对象。 X and y will be numpy arrays, and names has the array of possible targets as text (rather than numeric values as in y)。 原文由 Arya McCarthy 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 ...
在上面的示例代码中,首先通过`load_dataset`函数加载了一个名为"imdb"的数据集。然后,可以使用`dataset[索引]`的方式来访问特定项目。例如,`dataset[0]`将返回数据集中的第一个项目。使用切片操作`dataset[起始索引:结束索引]`可以访问指定范围的项目。 注意,当使用`_getitem`方法访问数据集时,返回的是一个字典...
(x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.boston_housing.load_data() ... tf.data.Dataset使用# 使用.from_tensor_slices方法进行加载数据集 Copy ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)) 数据预处理# .map# 使用map可以对数据进行预测,和python自带原理一样 ...
load(fid) print "{} ss roidb loaded from {}".format(self.name, cache_file) return roidb if int(self._year) == 2007 or self._image_set != "test": gt_roidb = self.gt_roidb() ss_roidb = self._load_selective_search_roidb(gt_roidb) roidb = imdb.merge_roidbs(gt_roidb, ss_...
="":self.config=json.loads(configStr)self.dataRepo=DatasetRepository()self.funcs=[]self.cols=[]self.keyCols=[]defvalidateConfig(self):self.loadDataset()fortinself.config['transformations']:self.validateTransform(t)self.checkOutput()returnTruedefvalidateTransform(self,trans):iftrans['type']=='...
def load_data(self, paths, train=True): data_dir = paths intervel = 2 frames_np = [] scenarios = ['Walking'] if train == True: subjects = ['S1', 'S5', 'S6', 'S7', 'S8'] elif train == False: subjects = ['S9', 'S11'] ...
scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,它包含了各种机器学习算法和数据集。在scikit-learn中,我们可以使用load_*系列函数来加载数据集。下面是一个使用scikit-learn加载鸢尾花数据集的示例代码: fromsklearn.datasetsimportload_iris# 加载鸢尾花数据集iris=load_iris()# 打印数据集的描述信息print(iris.DESCR)# ...
fromsklearn.datasetsimportload_iris# 加载鸢尾花数据集iris=load_iris()# 提取特征和目标X=iris.data# 特征y=iris.target# 目标print("特征样本数:",X.shape[0])print("目标样本数:",y.shape[0])print("目标类别:",set(y))# 查看目标类别