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今天訓(xùn)練了一個(gè)人車檢測(cè)的數(shù)據(jù)集 用的是FasterRCNN_ResNet-50算法。2000個(gè)圖片訓(xùn)練了 四個(gè)多小時(shí)還沒訓(xùn)練完。這樣正常嗎？有沒有可能是數(shù)據(jù)集有問題或者是別的問題。我的錢有點(diǎn)頂不住了。
專家好，請(qǐng)問我創(chuàng)建了EVS類型的notebook，怎么加載大量（將近100G）的數(shù)據(jù)集呢？我又如何把寫好的代碼文件夾加載進(jìn)去呢？有沒有什么辦法可以不要一條一條的加載？而是直接加載一個(gè)文件夾（文件夾里既有數(shù)據(jù)集又有代碼）？
風(fēng)格轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集下載鏈接：pix2pix 論文中使用到的 5個(gè)風(fēng)格轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集（配對(duì)的數(shù)據(jù)）下載鏈接：styleGAN 高清人臉數(shù)據(jù)集備注 cycleGAN | NiceGAN 論文中使用到的 四個(gè) 風(fēng)格轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集下載鏈接： https://people.eecs.berkeley.edu/~taes
? 數(shù)據(jù)名稱： Landsat8_C2_RAW 數(shù)據(jù)來源： USGS 時(shí)空范圍： 2020年1月-2023年3月 空間范圍： 全國(guó) 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介： Landsat8_C2_RAW數(shù)據(jù)集是經(jīng)過縮放和校準(zhǔn)的輻射亮度產(chǎn)品，按照數(shù)據(jù)質(zhì)量劃分為T1和T2。數(shù)據(jù)質(zhì)量最好的影像歸為T1
? 數(shù)據(jù)名稱： Landsat9_C2_SR 數(shù)據(jù)來源： USGS 時(shí)空范圍： 2022年1月-2023年3月 空間范圍： 全國(guó) 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介： Landsat9_C2_SR數(shù)據(jù)集是經(jīng)大氣校正后的地表反射率數(shù)據(jù)，屬于Collection2的二級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間分辨率為30米
數(shù)據(jù)名稱： Landsat8_C2_SR 數(shù)據(jù)來源： USGS 時(shí)空范圍： 2020年1月-2023年3月 空間范圍： 全國(guó) 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介： Landsat8_C2_SR數(shù)據(jù)集是經(jīng)大氣校正后的地表反射率數(shù)據(jù)，屬于Collection2的二級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間分辨率為30米，基于Lands
整理的一個(gè)用于識(shí)別普適物體的小型數(shù)據(jù)集。一共包含10 個(gè)類別的RGB 彩色圖片。 每個(gè)圖片的尺寸為32 × 32 ，每個(gè)類別有6000個(gè)圖像，數(shù)據(jù)集中一共有50000 張訓(xùn)練圖片和10000 張測(cè)試圖片。 下面是數(shù)據(jù)集中的類，以及每個(gè)類的10張隨機(jī)圖像 參數(shù)介紹 這些數(shù)據(jù)集的參數(shù)也是大同小異
始時(shí)打亂數(shù)據(jù)集的順序。通常，設(shè)置為True可以幫助模型更好地學(xué)習(xí)，因?yàn)樗黾恿?span id="bp77ljf" class='cur'>數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，避免模型對(duì)數(shù)據(jù)的順序產(chǎn)生過度依賴。在訓(xùn)練時(shí)，通常建議將其設(shè)置為True。 num_workers：指定用于數(shù)據(jù)加載的子進(jìn)程數(shù)量。這允許在數(shù)據(jù)加載過程中并行加載數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)加載的效率
MindSpore可以自定義Python數(shù)據(jù)源，通過迭代該數(shù)據(jù)源構(gòu)造數(shù)據(jù)集。有點(diǎn)類似PyTorch的DataLoader。相關(guān)的API可以參考：mindspore.dataset.GeneratorDataset自定義GeneratorDataset處理數(shù)據(jù)集時(shí)，混用numpy.ndarray
功能，用于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。 --format 'gaia_imagenet': 指定數(shù)據(jù)集的格式為 gaia_imagenet，這是一種特定的數(shù)據(jù)集格式。 --input-path 'obs://ifantong/goodfood/datasetin/': 指定輸入數(shù)據(jù)集的路徑，位于OBS的
Landsat7_C2_SR數(shù)據(jù)集是經(jīng)大氣校正后的地表反射率數(shù)據(jù)，屬于Collection2的二級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間分辨率為30米，基于Landsat生態(tài)系統(tǒng)擾動(dòng)自適應(yīng)處理系統(tǒng)（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大氣高度、氣溶膠光學(xué)厚度、數(shù)字高程與Landsat數(shù)據(jù)一起輸入到太陽(yáng)光
ModelArts數(shù)據(jù)集無法顯示圖片，如下
自己的數(shù)據(jù)集全都沒了，自己創(chuàng)建的notebook好像丟了前幾天創(chuàng)建過的兩個(gè)，只剩一個(gè)昨天建的
查閱相關(guān) paper 來 檢索相關(guān)數(shù)據(jù)集 https://arxiv.org/pdf/2103.06627.pdf 人臉識(shí)別相關(guān)數(shù)據(jù)集 CelebA-Spoof：具有豐富標(biāo)注的大規(guī)模人臉反欺騙數(shù)據(jù)集|高清人臉數(shù)據(jù)集 FFHQ | 下載地址|簡(jiǎn)記CASIA
我的數(shù)據(jù)集有20多G，而我看磁盤貌似只有15G空余，一解壓就顯示磁盤已滿，我看好像還有許多其它磁盤有空間，能解壓到其它磁盤嗎，該怎么解決這個(gè)問題，求指點(diǎn)
頁(yè)面的數(shù)據(jù)1、CPU使用率Top5：對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集：彈性云服務(wù)器性能分析，指標(biāo)：CPU使用率，數(shù)據(jù)獲取維度：一級(jí)VDC 2、內(nèi)存使用率Top5：對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集：彈性云服務(wù)器性能分析，指標(biāo)：內(nèi)存使用率，數(shù)據(jù)獲取維度：一級(jí)VDC3、云硬盤使用率Top5：對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集：彈性云服務(wù)器性能分析，指標(biāo)：云硬盤使用率
f-a262-eff9aa8d640c3、使用方法a、下載本數(shù)據(jù)集至您的OBS桶中b、在ModelArts“數(shù)據(jù)管理-數(shù)據(jù)集”創(chuàng)建文本分類數(shù)據(jù)集（注意：數(shù)據(jù)集輸入位置、數(shù)據(jù)集輸出位置選擇2個(gè)空的OBS路徑）c、在數(shù)據(jù)集詳細(xì)頁(yè)面右上角“導(dǎo)入”，導(dǎo)入方式選擇“對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）目
該API屬于ModelArts服務(wù)，描述: 從數(shù)據(jù)集輸入位置同步數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)集,包含樣本及標(biāo)注信息。文本類數(shù)據(jù)集不支持此操作。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data"
– 人工智能教程該數(shù)據(jù)產(chǎn)品利用土地信息系統(tǒng)(LIS)第7版中的Noah Model 3.6模擬而成，包含2000年1月至今的36個(gè)地表字段。GLDAS-2.1 數(shù)據(jù)以NetCDF格式存檔和分發(fā),取代了相應(yīng)的 GLDAS-1 產(chǎn)品。 小時(shí)氣象數(shù)據(jù)包含了大量的氣象要素，如溫度、濕度、風(fēng)速、降水等，其作用是：
提供對(duì)象邊界框、分割掩碼、關(guān)鍵點(diǎn)等豐富標(biāo)注。特點(diǎn): 數(shù)據(jù)量大，場(chǎng)景復(fù)雜，適合訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。3. 其他相關(guān)數(shù)據(jù)集ImageNet: 主要用于圖像分類，包含1400多萬張圖像，2萬多個(gè)類別，部分數(shù)據(jù)有邊界框標(biāo)注。Open Images: 谷歌發(fā)布的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，包含900多萬張圖像，600多個(gè)類
