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Astro Canvas支持使用哪些外部數(shù)據(jù)集？
數(shù)據(jù)集太大了，加載比較耗時(shí)，應(yīng)該怎么提高效率呢？
facescrub數(shù)據(jù)集是有什么特點(diǎn)嗎？為什么用它訓(xùn)練的模型逆向攻擊的圖像重建準(zhǔn)確率很低？
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(kāi)使用Cora數(shù)據(jù)集主體部分(cora.content)270
【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(lèi)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(méi)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(wèn)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(guò)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(lèi)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(lèi)標(biāo)簽的樣本均被劃分到訓(xùn)練集，導(dǎo)致驗(yàn)證集無(wú)該標(biāo)簽樣本。由
更新目標(biāo)表對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步。 (4) 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)批處理數(shù)據(jù)集成 對(duì)于大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)，需要定時(shí)集成到hadoop數(shù)據(jù)平臺(tái)，這樣的場(chǎng)景包括能耗數(shù)據(jù)、選課數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、門(mén)禁安防數(shù)據(jù)、上網(wǎng)數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)一致的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大，帶有時(shí)間標(biāo)簽,主要操作為數(shù)據(jù)增加，基本不進(jìn)行刪
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。
?????????? https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/機(jī)器學(xué)習(xí)/嘿馬機(jī)器學(xué)習(xí)（算法篇）/note.md ???? ??????全教程總目錄 ??????本篇主要內(nèi)容 HMM模型 學(xué)習(xí)目標(biāo) 了解什么是馬爾科夫鏈 知道什么是HMM模型 知道前向后向算法評(píng)估觀察序列概率
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(guò)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(kāi)腳本一看，果然數(shù)據(jù)處理pipeline
描述10類(lèi)常見(jiàn)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(mén)賽《愛(ài)（AI）美食·美食圖片分類(lèi)》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(lèi)型為“圖像分類(lèi)”。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？
本項(xiàng)目需要用到的數(shù)據(jù)類(lèi)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(wèn)如何倒入自定義格式的數(shù)據(jù)集呢？
原數(shù)據(jù) 根據(jù) ‘buy’, ‘maintain’, ‘doors’, ‘persons’, ‘boot’, ‘safety’, ‘accept’ 購(gòu)買(mǎi)”、“維護(hù)”、“門(mén)”、“人”、“系統(tǒng)”、“安全” 來(lái)判斷顧客是否接受買(mǎi)車(chē) # -*- coding:utf-8 -*-
（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
ApolloScape Scene Parsing數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何使用？
有一個(gè)疑問(wèn)，mindspore自定義數(shù)據(jù)集類(lèi)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(lèi)型是沒(méi)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(wèn)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(lèi)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(lái)映射super-category。所以coco classname，里的中文手動(dòng)轉(zhuǎn)換 填寫(xiě)為utf-8字符串貌似第3步錯(cuò)了？
【功能模塊】JupyterLab?！静僮鞑襟E&問(wèn)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）
