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torch07：RNN--MNIST识别和自己数据集

（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147）（3）定义模型（定义需要的...，使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐1：在自己数据集上使用：其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/...，使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集 5. torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集 6. torch06：ResNet--Cifar识别和自己数据集

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torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集

（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147）（3）定义模型（定义卷积神经网络...= 10 batch_size = 100 learning_rate = 0.001 # 手写体数据，（数据+标签） train_dataset = torchvision.datasets.MNIST...，使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用：其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/0male...torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集

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torch06：ResNet--Cifar识别和自己数据集

（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147）（3）定义模型（定义残差神经网络...= torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 定义超参数 num_epochs = 80 learning_rate...(), transforms.RandomCrop(32), transforms.ToTensor()]) # CIFAR-10 数据集 train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10...，使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'resnet.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用：其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/

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torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST和自己数据集

image_size = 784 h_dim = 400 z_dim = 20 num_epochs = 15 batch_size = 128 learning_rate = 1e-3 # MNIST 数据集...，使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 data_loader = torch.utils.data.DataLoader...torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集 5. torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集 6. torch06：ResNet--Cifar识别和自己数据集 7. torch07...：RNN--MNIST识别和自己数据集 8. torch08：RNN--word_language_model 9. torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST...和自己数据集

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torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集

（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147）（3）定义模型（定义全连接神经网络...，使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用：其中，train.txt中的数据格式： gender/0male/0(2).jpg 1 gender/0male...(model.state_dict(), 'model.ckpt') 总结：加餐部分加入：在自己数据集上使用torch，是不是犹如画龙点睛的一笔，可以训练自己的很多分类模型，剩下的部分主要在搭建模型了...torch系列： 1. torch01：torch基础 2. torch02：logistic regression--MNIST识别 3. torch03：linear_regression

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GEE 数据集——全球碳循环热带亚马逊泥炭地范围

简介热带泥炭地是地球上碳密度最高的陆地生态系统，在全球碳循环中发挥着重要作用。然而，在估算泥炭地的全球范围和碳储存潜力方面存在很大的不确定性。...该数据集提供了首个由实地数据驱动的亚马逊盆地泥炭地分布模型，该模型是利用 2413 个地面参考点和一个应用于遥感产品组合的随机森林模型开发的。...该数据集弥补了地面参考数据的主要空间差距，尤其是在巴西和玻利维亚等不确定性仍然很高的地区。...数据亮点模型类型：基于随机森林的预测，使用实地参考点和遥感数据。空间范围：亚马逊河流域，包括秘鲁北部、里奥内格罗河流域、奥里诺科河流域西南部和玻利维亚。...Environmental Research Letters, 19(9), 094019. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad677b 许可数据集采用知识共享署名

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数据集 | 图书数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息，包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源当当网搜索页面爬取。

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数据集 | 行星数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星（除了太阳）周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源来源于UCI机器学习库。

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数据集 | 鲍鱼数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。...从原始数据中删除了缺失值的样本，并且对连续值的范围进行了缩放。数据集共4177个样本，8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population...数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.

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数据集 | 订购数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一家全球超市4年的订购数据，包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

2.5K3 0

数据集 | 广告数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程（Python 数据科学和机器学习训练营）...创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

2.8K3 0

数据集 | 小费数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源

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数据集 | 苹果股价数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据集涵盖了过去6年苹果公司的股价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源来源于Kaggle。

2.1K3 0

数据集 | Udemy课程数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。 5. 数据引用

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数据集 | 中风预测数据集

数据集下载请登录爱数科（www.idatascience.cn）根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。...该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息

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数据集 | 超市购物数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加，市场竞争也很激烈。...该数据集记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额，包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据集。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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数据集 | 婚姻情况数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。...该数据集记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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【现代深度学习技术】循环神经网络03：语言模型和数据集

这里，我们假设训练数据集是一个大型的文本语料库。比如，维基百科的所有条目、古登堡计划，或者所有发布在网络上的文本。训练数据集中词的概率可以根据给定词的相对词频来计算。...如果数据集很小，或者单词非常罕见，那么这类单词出现一次的机会可能都找不到。一种常见的策略是执行某种形式的拉普拉斯平滑（Laplace smoothing），具体方法是在所有计数中添加一个小常量。...三、自然语言统计我们看看在真实数据上如果进行自然语言统计。根据文本预处理中介绍的时光机器数据集构建词表，并打印前 10 个最常用的（频率最高的）单词。...import random import torch from d2l import torch as d2l tokens = d2l.tokenize(d2l.read_time_machine()...num_steps, #@save use_random_iter=False, max_tokens=10000): """返回时光机器数据集的迭代器和词表

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数据集 | 北美停车数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含北美2017年驾驶员在城市中寻找停车位的情况（只包含人口超过10万的城市）。...可以用本数据集识别停车存在困难的区域，并辅助城市标志牌的设置。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息

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数据集 | 航班票价数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含航班的起点、终点、定价、所含服务等信息，可用于预测航班票价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3.

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torch07：RNN--MNIST识别和自己数据集

torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集

torch06：ResNet--Cifar识别和自己数据集

torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST和自己数据集

torch04：全连接神经网络--MNIST识别和自己数据集

GEE 数据集——全球碳循环热带亚马逊泥炭地范围

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