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多伦多大学_梯度下降原理_深度学习入门课程 训练技巧之数据增强_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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thod def _parse(行): 行=已排序(行,键= lambda x:int(x [0])) 数据,目标= [],[] next_ =无 对于行中的行: 如果不是next_: data.append([])target.append([])else: 断言next_ == int(line [0]) 如果int(line [2])> -1,则next_ = int(line [2])否则为None 像素= np.array([int(x)for x inline [6:134]]) 像素= pixel.reshape((16,8)) data [-1] .append(pixels)target [-1] .append(line [1])返回数据,目标 @staticmethod def _pad(数据,目标): max_length = max(len(x)for x in target) 填充= np.zeros((16,8)) data = [x +([padding] *(max_length-len(x)))for x in da
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