1. 资源内容：大数据数据分析机器学习-搜狗新闻行业分类-数据集-训练集-验证集-机器学习数据分析师必备
2. 使用目标：数据分析，机器学习学习用数据集
3. 应用场景：数据分析，机器学习学习
4. 特点：学习
5. 适用人群：学生，算法工程师，研究生
6. 使用说明：压缩包，里面有6个文件，分别是训练集测试集和验证集。分别有文本文件格式和Excel格式。两种格式内容一样。可以根据自己的需求重新划分。
2022-02-08 14:11:37
123.75MB
PyTorch提供了ImageFolder的类来加载文件结构如下的图片数据集：
root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.png
root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png
使用这个类的问题在于无法将训练集（training dataset）和验证集（validation dataset）分开。我写了两个类来完成这个工作。
import os
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
f
2021-12-04 16:57:14
32KB
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给定形成任意数据集的多个样本，该函数为训练和验证创建 K 个集合，以便每个样本仅使用一次用于验证目的，K-1 次用于培训目的。
2021-11-12 21:13:23
2KB
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适合计算机视觉-语义分割学习的人
2021-11-05 13:04:41
534.64MB
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lcqmc数据集
包括训练集,验证集和测试集
问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同
2021-10-22 09:43:54
5.9MB
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今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch将文件夹下的图片分为训练集和验证集实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-05 17:00:09
33KB
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之前虽然已经把不合格图像从源头上排除掉了（参见前面的下载资源），但是在实际训练中发现有些特征非常少的图像同样会影响训练效果，只能人工判断删除了。（为了只手动删一遍所以写了这个脚本，有其他更好的方法可以私信）
2021-09-03 18:08:52
2KB
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语义相似度任务数据训练集、验证集、测试集。LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，用于判断两个问题的语义是否相同。
2021-08-24 21:56:02
6.32MB
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头条中文新闻数据集（来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset），已按照8:1:1的比例划分为训练集、测试集、验证集，并将格式整理为 新闻内容 + '\t' + 新闻标签 + '\n'的形式，可直接利用AI Studio训练模型
2021-08-12 09:12:49
38.94MB
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