python字典训练数据

python字典训练数据相关知识

• Python进阶强化训练之数据结构与算法进阶

  手记来源于Python进阶强化训练一课，特此记录，以便于下次查找： 课程地址：http://coding.imooc.com/class/62.html 如何在列表、字典、集合中根据条件筛选数据？ 实际问题 过滤列表中的负数 筛选出字典种值高于90的项 筛选出集合种能被3整出的元素 围绕上面三个问题我们来进行讨论，比如下面有一个列表： >>> from random import randint >>> li = [randint(-10, 10) for _ in range(10)] >>> li [-10, -9, 1, 10, -3, -7, -6, -7, 4, -5] 我们常规的做法就
• OpenCV-Python（3）训练一个人脸识别器

  想要能人脸识别，我们需要训练一个识别器处理。训练的话就需要之前已经标注好的训练集，在前一篇文章中，我们创建了一个已经标注好的训练集。现在，是时候用这个训练集来训练一个人脸识别器了。当然，是用OpenCV Python。 准备 首先，我们在（前一篇文章的）同目录下创建一个叫Python文件，名为trainner.py，用于编写数据集生成脚本。同目录下，创建一个文件夹，名为trainner，用于存放我们训练后的识别器。 现在，项目目录大概如此： 其他乱七八糟的文件、目录，都是之前的文章中创建的。
• Python数据类型之字典

  导语：字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。查找速度非常快，一个元素和10W个元素没有什么区别。字典的无序特性和创建:列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下： d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。字典实例：    dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} &nb
• Caffe概览及mnist数据集训练

  1. Caffe目录结构data/用于存放下载的训练数据docs/ 帮助文档examples/ 代码样例matlab/ MATLAB接口文件python/ PYTHON接口文件models/ 一些配置好的模型参数scripts/ 一些文档和数据会用到的脚本核心代码tools/ 保存的源码是用于生成二进制处理程序的，caffe在训练时实际是直接调用这些二进制文件include/ caffe的实现代码的头文件src/ 实现caffe的源文件src/文件结构gtest/ google test一个用于测试的库你make runtest时看见的很多绿色RUN OK就是它，这个与caffe的学习无关，不过是个有用的库caffe/ 关键代码test/ 用gtest测试caffe的代码util/ 数据转换时用的一些代码。caffe速度快，很大程度得益于内存设计上的优化（blob数据结构采用proto）和对卷积的优化（部分与im2col相关）proto/ 即所谓的“Protobuf”，全称“Google Protocol

python字典训练数据相关课程

• JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战 专为前端工程师准备的AI课程来了！课程以Tensorflow.js作为主要框架，通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目，帮你理清整个学习体系。

  讲师：lewis 初级 526人正在学习

• Python工程师面试宝典 一线大厂资深面试官亲授 Python服务端工程师学什么，面试问什么，你该准备什么？别苦恼，别害怕，别纠结，这门课程带你系统梳理面试知识，增加面试成功几率，提升后端开发技能，在面试之前解决你的各种问题，让你技术实力和面试技巧得到双重提升。

  讲师：PegasusWang 中级 951人正在学习

• 破解JavaScript高级玩法，成为精通 JS 的原生专家 “前端那么多好用的框架，JS 差不多学下就行了吧？”——当然不行。市场上的高级前端开发者，无不是精通 JS 的“原生专家派”。究其原因，其实就是 JavaScript 作为前端基础语言，也是各大主流框架的编程语言，是前端技术中的“不变底层”之一。学透 JS ，不仅是掌握一门脚本语言，还能够拓展前端认知，助你在大牛成长之路上达到事半功倍的效果。

  讲师：Cloud 中级 469人正在学习

python字典训练数据相关教程

• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 5. 可视化训练过程 在上一步之中，我们特地将训练过程的数据记录进了 history 对象之中；history 对象中的 history 数据对象是一个字典型的结构，其中包含了我们在训练过程中的准确率与损失值等等。于是我们将其可视化：acc = history.history['accuracy']loss = history.history['loss']val_acc = history.history['val_accuracy']val_loss = history.history['val_loss']plt.plot(range(EPOCHS), acc, label='Train Acc')plt.plot(range(EPOCHS), val_acc, label='Valid Acc')plt.show()plt.plot(range(EPOCHS), loss, label='Train Loss')plt.plot(range(EPOCHS), val_loss, label='Valid Loss')plt.show()在这里我们使用了两个图表，第一个图片展示准确率的变化，第二个图片展示损失值的变化。由此我们可以得到以下两张图片：由此可以看出，随着训练的不断迭代，训练集合上的准确率不断上升，损失值不断下降；但是验证集上的准确率在第 3 个 Epoch 以后便趋于平稳，而损失值却在第 3 个 Epoch 之后逐渐上升。这就是我们在训练过程中遇到的过拟合，我们以后会有课程详细介绍过拟合。
• 3.1 打开文件并加载数据 这里用到的npz文件大家可以从谷歌仓库中下载，大家可以通过该链接下载。然后我们需要首先得到下载文件的本地地址，在这里我假设地址是’/root/.keras/datasets/mnist.npz’。该数据集是由一个字典组成，这个字典由四个元素组成，他们的key分别是：x_train: 训练数据的图片数据；y_train: 训练数据的标签；x_test: 测试数据的图片数据；y_test: 测试数据的标签。了解了数据的结构后，我们便可以通过以下操作进行数据的加载：import Numpy as npimport tensorflow as tfpath = '/root/.keras/datasets/mnist.npz'with np.load(path) as np_data: train_exa = np_data['x_train'] train_labels = np_data['y_train'] test_exa = np_data['x_test'] test_labels = np_data['y_test']这样我们便完成了数据的加载。
• 使用图像数据来训练模型 在之前的学习中，我们曾经学习过使用 Keras 进行图片分类。具体来说，我们学习了：将二位图片数据进行扁平化处理；将图片数据使用卷积神经网络进行处理。然而在实际的机器学习之中，当我们使用图片数据来训练模型的时候，我们会用到更多的操作。因此在这节课之中我们便整体地了解一下如何使用图像数据来构建数据集。在实际的应用过程中，我们最常用的图片数据加载方式一共有三种，因此这节课我们主要学习这三种主要地图片加载方式：使用 TFRecord 构建图片数据集；使用 tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator 构建图片数据集；使用 tf.data.Dataset 原生方法构建数据集。在这节课之中，我们使用之前用过的猫狗分类的数据集之中的猫的训练集的图片进行测试，具体来说，我们可以通过以下代码准备具体的数据集：import tensorflow as tfimport osdataset_url = 'https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip'path_download = os.path.dirname(tf.keras.utils.get_file('cats_and_dogs.zip', origin=dataset_url, extract=True))cat_train_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/train/cats'这样，cat_train_dir 就是我们要测试的图片的路径。
• 4. 训练模型 在训练模型的时候，我们会使用之前定义好的图片数据迭代器，同时将训练数据保存在 history 对象之中：history = model.fit_generator( train_data_generator, steps_per_epoch=TRAIN_NUM // BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_data=valid_data_generator, validation_steps=VALID_NUM // BATCH_SIZE)通过训练，我们可以得到以下的输出：Epoch 1/1531/31 [==============================] - 41s 1s/step - loss: 0.7072 - accuracy: 0.5134 - val_loss: 0.6650 - val_accuracy: 0.5167Epoch 2/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.6540 - accuracy: 0.5826 - val_loss: 0.6381 - val_accuracy: 0.5448Epoch 3/1531/31 [==============================] - 39s 1s/step - loss: 0.5780 - accuracy: 0.6844 - val_loss: 0.5859 - val_accuracy: 0.7208Epoch 4/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.5245 - accuracy: 0.7485 - val_loss: 0.5550 - val_accuracy: 0.6719Epoch 5/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.4673 - accuracy: 0.7645 - val_loss: 0.5654 - val_accuracy: 0.6865Epoch 6/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.3968 - accuracy: 0.8110 - val_loss: 0.5929 - val_accuracy: 0.7208Epoch 7/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.3216 - accuracy: 0.8492 - val_loss: 0.6224 - val_accuracy: 0.7104Epoch 8/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.2577 - accuracy: 0.8879 - val_loss: 0.6871 - val_accuracy: 0.7115Epoch 9/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.2204 - accuracy: 0.9060 - val_loss: 0.6982 - val_accuracy: 0.7250Epoch 10/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.1633 - accuracy: 0.9329 - val_loss: 0.9962 - val_accuracy: 0.6896Epoch 11/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.1371 - accuracy: 0.9489 - val_loss: 0.8724 - val_accuracy: 0.6990Epoch 12/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0937 - accuracy: 0.9654 - val_loss: 1.1101 - val_accuracy: 0.7052Epoch 13/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0640 - accuracy: 0.9742 - val_loss: 1.0343 - val_accuracy: 0.7083Epoch 14/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0449 - accuracy: 0.9866 - val_loss: 1.1627 - val_accuracy: 0.7167Epoch 15/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0199 - accuracy: 0.9954 - val_loss: 1.2627 - val_accuracy: 0.7156输出准确率与损失值因人而异，在这里我们在训练集合上得到了 99.54% 的准确率，在验证集上得到了 71.56% 的准确率。
• 3. 决定网络是否进行训练 我们的网络在使用的时候包括两个情景：训练的情景，需要我们进行参数的调整等；测试的情景或其他情景，固定参数，只进行输出。在大多数时间，我们都需要在训练或者测试的过程之中做一些额外的操作。而我们的网络是默认进行训练的，那么如何才能将我们的网络调整为测试状态或是训练状态呢？答案就是 call 方法的参数：training。如以下示例：class MyLayer2(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, hidden_units, input_units): super(MyLayer2, self).__init__() self.w = self.add_weight(shape=(input_units, hidden_units), initializer="random_normal") self.b = self.add_weight(shape=(hidden_units,), initializer="random_normal", trainable=False) def call(self, inputs, training=True): if training: self.b = self.b * 2 # ...... Other Operations return tf.matmul(tf.matmul(inputs, inputs), self.w) + self.b我们在 call 之中定义了 training 参数，从而可以根据是否进行训练进行额外的操作，我们可以通过如下方式来具体使用：my_layer2 = MyLayer2(10, 5)y = my_layer2(x, traing=True)y = my_layer2(x, traing=False)于是我们在第一调用的时候进行训练，而第二次调用的时候不进行训练。

python字典训练数据相关搜索

pack package package文件 padding pages page对象 panda panel panel控件 param parameter parcel parent parentnode parents parse parse error parseint partition pascal

查看更多慕课网实用课程