- 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):基于Sophon平臺的機器學(xué)習(xí)理論與實踐
- 星環(huán)科技人工智能平臺團(tuán)隊
- 255字
- 2020-01-07 16:02:40
1.2 開發(fā)機器學(xué)習(xí)工作流的方式
1.2.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
以上述手寫識別為例,我們利用mnist數(shù)據(jù)集來建立工作流。如圖1-1所示,首先點擊1處導(dǎo)入數(shù)據(jù),然后點擊2處新建數(shù)據(jù)集,在彈出的頁面中點擊導(dǎo)入圖像。

圖1-1 mnist數(shù)據(jù)集:導(dǎo)入數(shù)據(jù)
之后會跳轉(zhuǎn)到選擇數(shù)據(jù)的頁面,按照圖1-2所示解釋預(yù)處理數(shù)據(jù)并上傳,然后設(shè)定文件夾名為label。點擊完成后,等待一定時間即可成功上傳數(shù)據(jù)。

圖1-2 mnist數(shù)據(jù)集:上傳數(shù)據(jù)
重新回到圖1-1界面,可以在圖中央找到上傳的數(shù)據(jù),點擊數(shù)據(jù)所在行即可預(yù)覽。
如圖1-3所示,數(shù)據(jù)特征有name、imageBytes兩個屬性,后者是由Sophon讀出的可以預(yù)覽的圖片數(shù)據(jù)。label屬性是string類型的子文件夾名。

圖1-3 mnist數(shù)據(jù)集:數(shù)據(jù)預(yù)覽
推薦閱讀
- 火格局的時空變異及其在電網(wǎng)防火中的應(yīng)用
- JavaScript實例自學(xué)手冊
- VMware Performance and Capacity Management(Second Edition)
- 21天學(xué)通Java
- JSF2和RichFaces4使用指南
- 3D Printing for Architects with MakerBot
- 傳感器與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
- 教育機器人的風(fēng)口:全球發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與遙感圖像智能解譯
- Silverlight 2完美征程
- Linux系統(tǒng)下C程序開發(fā)詳解
- Learning Apache Apex
- 傳感器與自動檢測
- 案例解說Delphi典型控制應(yīng)用
- 運動控制系統(tǒng)