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b、c、d對(duì)應(yīng)為第1、2、 3、4個(gè)節(jié)點(diǎn)。數(shù)據(jù)集下載和轉(zhuǎn)換(1) 數(shù)據(jù)集介紹常用的圖數(shù)據(jù)集包含Cora、Citeseer、PubMed等原始數(shù)據(jù)集可以從ucsc網(wǎng)站進(jìn)行下載，github提供的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集，GCN等公開使用Cora數(shù)據(jù)集主體部分(cora.content)270
1、MNIST 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的入門數(shù)據(jù)集，當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架幾乎都將MNIST數(shù)據(jù)集的處理入門第一教程。MNIST是一個(gè)手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫(kù)，它有60000個(gè)訓(xùn)練樣本集和10000個(gè)測(cè)試樣本集，每個(gè)樣本圖像的寬高為28*28，數(shù)字放在一個(gè)歸一化的、固定尺寸的圖片的中心。 數(shù)據(jù)集大小：~12MB
【功能模塊】最近在學(xué)習(xí)和使用mindspore框架，使用的是自己構(gòu)建的數(shù)據(jù)集，做的是二分類的分割任務(wù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是一張張圖片，數(shù)據(jù)標(biāo)簽也是一張張圖片，官網(wǎng)提供的教程都十分的簡(jiǎn)單，我在碼云上也沒有找到關(guān)于自定義數(shù)據(jù)集的例子，都使用的是mindspore內(nèi)置的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，想問一下哪里有參
能，如果多標(biāo)簽的數(shù)據(jù)少于2張，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)集切分失敗。建議檢查您的標(biāo)注信息，保證標(biāo)注多標(biāo)簽的圖片，超過2張。 - 數(shù)據(jù)集切分后，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集包含的標(biāo)簽類別不一樣。出現(xiàn)這種情況的原因：多標(biāo)簽場(chǎng)景下時(shí)，做隨機(jī)數(shù)據(jù)切分后，包含某一類標(biāo)簽的樣本均被劃分到訓(xùn)練集，導(dǎo)致驗(yàn)證集無該標(biāo)簽樣本。由
在應(yīng)用Modelarts搭建訓(xùn)練作業(yè)中提示找不到數(shù)據(jù)集，錯(cuò)誤日志如下：檢查數(shù)據(jù)集在預(yù)定路徑下。
使用MindSpore定義數(shù)據(jù)集的時(shí)候，有時(shí)候因?yàn)槎x數(shù)據(jù)集過于復(fù)雜，導(dǎo)致出現(xiàn)了一個(gè)errorValueError: The data pipeline is not a tree (i.e. one node has 2 consumers)打開腳本一看，果然數(shù)據(jù)處理pipeline
描述10類常見美食圖片數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介本數(shù)據(jù)集為華為云AI大賽入門賽《愛（AI）美食·美食圖片分類》競(jìng)賽數(shù)據(jù)集。本數(shù)據(jù)集已經(jīng)在ModelArts數(shù)據(jù)管理模塊進(jìn)行了標(biāo)注，數(shù)據(jù)標(biāo)注類型為“圖像分類”。本數(shù)據(jù)集包含10種美食圖片，分別為：冰激凌、雞蛋布丁、烤冷面、芒果班戟、三明治、松
【功能模塊】mindspore.dataset.MnistDataset API看到官網(wǎng)給的例子中，只是從文件夾中讀取數(shù)據(jù)集，這個(gè)API是不是不支持自動(dòng)下載相應(yīng)的數(shù)據(jù)集呢？
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
ror類error別error識(shí)error別error遷error移error學(xué)error習(xí)error（error數(shù)error據(jù)error集error遷error移error需error求error、error思error路error步error驟error、error訓(xùn)erro
本項(xiàng)目需要用到的數(shù)據(jù)類型為普通的數(shù)值數(shù)據(jù)，整合到一個(gè)csv文件中。目前文檔中都只能看到圖片格式的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入，請(qǐng)問如何倒入自定義格式的數(shù)據(jù)集呢？
ApolloScape Scene Parsing數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何使用？
（1）Cityscapes數(shù)據(jù)集介紹 （2）HRNet的動(dòng)機(jī)、結(jié)構(gòu)以及核心代碼 （3）OCR的動(dòng)機(jī)、結(jié)構(gòu)以及核心代碼 （4）SegFix的動(dòng)機(jī)、結(jié)構(gòu)以及核心代碼 （5）分層多尺度注意力的動(dòng)機(jī)、結(jié)構(gòu) 1 Cityscapes數(shù)據(jù)集介紹 Cityscapes評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集即城市景觀數(shù)據(jù)集，在2015年
有一個(gè)疑問，mindspore自定義數(shù)據(jù)集類的時(shí)候，getitem只能返回tuple包裹的numpy數(shù)組，這樣做是有什么特殊的考慮嗎，pytorch對(duì)于gititem的返回類型是沒有限制，后續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理也靈活一些。
在使用modelarts創(chuàng)建自己的算法時(shí)，在主函數(shù)中調(diào)用 ../images 相對(duì)路徑的數(shù)據(jù)集顯示找不到。數(shù)據(jù)和代碼是放在obs桶中不同文件夾下，請(qǐng)問如何在代碼中使用絕對(duì)路徑，可以找到不同文件夾下的數(shù)據(jù)？
1、coco 數(shù)據(jù)集類型2、json里的中文是 自動(dòng)轉(zhuǎn)換成了unicode3、因?yàn)橥评硇枰猽tf8讀取 classname.txt（中文）來映射super-category。所以coco classname，里的中文手動(dòng)轉(zhuǎn)換 填寫為utf-8字符串貌似第3步錯(cuò)了？
【功能模塊】JupyterLab。【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、我用sync同步了文件夾，里面有我的數(shù)據(jù)集2、執(zhí)行代碼，報(bào)錯(cuò)【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
描述8類常見生活**圖片數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介本數(shù)據(jù)集已經(jīng)在ModelArts數(shù)據(jù)管理模塊進(jìn)行了標(biāo)注，數(shù)據(jù)標(biāo)注類型為“圖像分類”。本數(shù)據(jù)集包含8類生活**圖片，分別為：廚余**蛋殼、廚余**水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物紙板箱、其他**煙蒂、其他**一次性餐盒、有害**干電池、
可以在modelart平臺(tái)上制作用于caffe訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集嗎？如果可以，有哪些相關(guān)的資料可以參考呢？
已經(jīng)將MNIST數(shù)據(jù)集下載到本地，所以將Download設(shè)置為False，但是總是報(bào)錯(cuò)，說找不到dataset，路徑設(shè)置的也沒問題。AI小白，請(qǐng)問大佬這是怎么回事？# 加載數(shù)據(jù) trans_mnist = transforms.Compose([transforms.ToTensor()
