通过 PyTorch,开发者可以轻松地完成数据的加载、清洗、增强、转换等操作,以确保数据的质量并适应模型的需求。这些操作对于提高模型的训练效率和泛化能力具有重要意义。 PyTorch 自带的数据集使用 在深度学习中,常用的数据集有手写数字数据集 MNIST,小图像分类数据集 CIFAR10 和 CIFAR100,人脸表情数据集 JAFFE,及 Pascal...
Dataloader是PyTorch中的一个类,用于从数据集中加载数据,并将其转换为张量,以便在神经网络中使用。通过Dataloader,我们可以轻松地加载和处理数据集,以便进行训练和验证。在创建Dataloader对象时,我们可以设置一些参数,如batch_size、shuffle、num_workers等,以控制数据加载和预处理的方式。二、查看Dataloader参数要查看Dataload...
f.write("NA,NA,140000\n") 从创建的 CSV 文件中加载原始数据集,我们导入 pandas 包并调用 read_csv 函数。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量(“NumRooms”)、巷子类型(“Alley”)和房屋价格(“Price”): importpandasaspd data = pd.read_csv(data_file)print(data) NumRooms Alley Price0NaN...
在实践中,使用自然语言处理技术来处理和分析文本数据是非常常见的, 例如 8.3节的语言模型 和 9.5节的机器翻译模型。 要理解文本,我们可以从学习它的表示开始。利用来自大型语料库的现有文本序列, 自监督学习(self-supervised learning) 已被广泛用于预训练文本表示, 例如通过使用周围文本的其它部分来预测文本的隐藏部分...
其次,Python在深度学习领域也发挥着重要作用。深度学习是一种基于神经网络的学习方法,通过多层次的神经网络来模拟人脑的学习和认知过程。Python的深度学习库,如TensorFlow和PyTorch,提供了强大的框架和工具,使得开发者可以轻松地构建和训练深度学习模型。这些模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
时域卷积没有可供预处理的模型,故仅通过改变输入的层数来观察结果 多任务学习中对比了HMDB从0开始训练、HMDB+UCF101(部分)从0...算法介绍 双流网络使用以单帧RGB作为输入的CNN来处理空间维度的信息,使用以多帧密度光流场作为输入的CNN来处理时间维度的信息,并通过多任务训练的方法将两个行为分类的数据集联合起来(...
本节教材地址:2.2. 数据预处理 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 本节开源代码:...>d2l-zh>pytorch>chapter_preliminaries>pandas 数据预处理 为了能用深度学习来解决现实世界的问题,我们经常从预处理原始数据开始, 而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 在Python中常用的数据分析工具中,我们通...
1. 深度学习简介 2. 预备知识 2.1 环境配置 2.2 数据操作 2.1. 数据操作 2.1.1. 入门 2.1.2. 运算符 2.1.3. 广播机制 2.1.4. 索引和切片 2.1.5. 节省内存 2.1.6. 转换为其他Python对象 2.1.7. 小结 2.1.8. 练习 2.2. 数据预处理 2.2.1. 读取数据集 ...
1. 深度学习简介 2. 预备知识 2.1 环境配置 2.2 数据操作 2.1. 数据操作 2.1.1. 入门 2.1.2. 运算符 2.1.3. 广播机制 2.1.4. 索引和切片 2.1.5. 节省内存 2.1.6. 转换为其他Python对象 2.1.7. 小结 2.1.8. 练习 2.2. 数据预处理 2.2.1. 读取数据集 ...