Keras数据集加载小结

Keras数据集加载小结

对于keras加载训练数据,官方上没有详说。然而网上查各种资料,写法太多,通过自己跑代码测试总结以下几条,方便自己以后使用。 总的来说kera

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标题 1.使用=和_标记一级和二级标题 一级标题 ======= 二级标题 ——————— 2.使用#号 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 段落 换行:两个以上的空格加回车

python下mnist数据集转化为图片

环境:tensorflow 代码如下 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from scipy import misc import numpy as np import os mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True) result_path ='mnist_data\\train' def onehot2id(labels): return list(labels).index(1) if not os.path.exists(result_path): os.mkdir(result_path) labels_txt = open('train_labs.txt','w') for i in range(len(mnist.train.images)): img_vec = mnist.train.images[i,:] img_arr = np.reshape(img_vec,[28,28]) img_lab = mnist.train.labels[i,:] img_id = onehot2id(img_lab) labels_txt.write(str(i)+' '+str(img_id)+'\n') img_path = os.path.join(result_path,str(i)+'.png') misc.imsave(img_path,img_arr) 以

Numpy使用GPU加速

在跑完mnist的KNN分类后,跑的挺慢,突然想有没有GPU的numpy的呢,上网查了查,才知道原生的numpy没有实现(不应该啊。。。),

Imagenet数据集类别标签和对应的英文中文对照表

预测结果输出one-hot类型,最大概率的下标即为对于类别号 0: 'tench, Tinca tinca', 丁鲷(鱼) 1: 'goldfish, Carassius auratus', 金鱼,鲫鱼 2: 'great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias', 大白鲨 3: 'tiger shark, Galeocerdo cuvieri', 虎鲨 4:
Hadoop命令记录

Hadoop命令记录

1.列出指定目录下文件 -ls haddop fs -ls /dir haddop fs -ls -R /dir 2.将本地文件放到hdfs文件系统中 -put hadoop fs -put <local file> <hdfs file> hadoop fs -put <local file or dir> <hdfs dir> #将键盘输入录入到hdfs文