TRAIN_URL = r'http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv'

时间: 2024-04-26 20:22:53 浏览: 166
CSV

iris_training.csv

这行代码定义了一个名为 `TRAIN_URL` 的变量，它的值是一个字符串，表示用于训练的数据集的下载链接。具体来说，这个链接指向了 TensorFlow 官方网站上的一个名为 `iris_training.csv` 的数据文件。这个数据文件是一个逗号分隔的文本文件，包含了 120 条记录，每条记录表示一朵鸢尾花的 4 个特征值和它的分类标签。这个数据集是机器学习入门经典案例之一，常被用来演示分类问题的解决方法。
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TensorFlow视频教学课的源代码 讲义：https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials 视频：https://www.youtube.com/watch?v=6f67zrH-_IE （需要科学地去上网）
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matlab光照模型代码-neural_face_editing_cvpr17:http://www3.cs.stonybrook.edu/~

matlab光照模型代码neuro_face_editing_cvpr17 的实现 此代码取决于回购。 请在此文件夹外下载 通过指定要用于生成训练数据的图像...../tmp/datafile1.txt --val_file ../tmp/datafile1.txt --output_dir models/cvpr1

>>> model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py", line 728, in fit use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py", line 224, in fit distribution_strategy=strategy) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py", line 547, in _process_training_inputs use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py", line 606, in _process_inputs use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/data_adapter.py", line 479, in __init__ batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/data_adapter.py", line 238, in __init__ num_samples = set(int(i.shape[0]) for i in nest.flatten(inputs)) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/data_adapter.py", line 238, in <genexpr> num_samples = set(int(i.shape[0]) for i in nest.flatten(inputs)) IndexError: tuple index out of range

这个错误通常是由输入数据的形状不正确引起的。具体来说，这个错误可能是由于输入数据的维度不符合模型的要求所导致的。请检查你的数据集是否有任何维度上的问题，并确保它们与你的模型的输入尺寸匹配。...

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

这段代码的功能是将两个数据路径（data_path_A和data_path_B）下的所有文件复制到一个目标数据路径（data_path）中。然后，根据是否患有败血症（sepsis）将这些文件分为两组（id_nosepsis和id_sepsis）。 ...

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量，方便后续数据处理和模型训练使用。 首先，代码定义了一些数据文件的路径，包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。...

if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_...

tr_path = 'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.train.csv' # path to training data tt_path = 'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.test.csv' # path to testing data

tr_path是存储训练数据文件路径的变量，其值为'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.train.csv'。这个路径指向了一个CSV格式的训练数据文件。 tt_path是存储测试数据文件路径的变量，其值为'C:/Users/...

import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

这个错误可能是由于你下载的CSV文件包含了无效的字符导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在文件的第186个位置出现了一个无效的...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据加载和预处理 train_data = pd.read_csv('D:/wy/train.csv') test_data = pd.read_csv('D:/wy/test.csv') # 特征选择和处理 features = ['uid', 'iid'] target = 'score' X_train = train_data[features] y_train = train_data[target] X_test = test_data[features] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_val_pred = model.predict(X_val) accuracy = accuracy_score(y_val, y_val_pred) print("Validation Accuracy:", accuracy) # 预测和推荐 y_test_pred = model.predict(X_test) test_data['score'] = y_test_pred recommended_movies = test_data.sort_values(by='score', ascending=False) # 结果保存 recommended_movies[['uid', 'iid', 'score']].to_csv('D:/forecast_result.csv', index=False)

这段代码使用了Pandas和Scikit-learn库来构建一个基于逻辑回归的电影推荐系统。首先，它读取训练和测试数据，然后选择了一些特征。接着，训练数据被划分为训练集和验证集，用于训练...推荐结果被保存在一个CSV文件中。

优化这段代码print("train") pd.concat(train_scores).describe() output_file = 'C:/Users/1028/Desktop/r_Python/train.csv' train.to_csv(output_file, index=False) # independent testing results print("test") pd.concat(test_scores).describe() output_file1 = 'C:/Users/1028/Desktop/r_Python/test.csv' train.to_csv(output_file1, index=False)

train_scores_concat.to_csv(train_output_file, index=False) # 独立测试结果 test_scores_concat = pd.concat(test_scores) test_scores_concat.describe() # 保存测试结果到 CSV 文件 test_output_file = 'C:/...

# 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]这是一段mnist数据集的读取，请帮我实现mnist数据集的可视化代码

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data....

加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]这是一段mnist数据集的读取，请帮我实现mnist数据集的可视化前100张图片代码

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data....

train_df = pd.read_csv('../input/train.csv') test_df = pd.read_csv('../input/test.csv') combine = [train_df, test_df] 转述成Rstudio

这是Python中的代码，如果要在RStudio中实现相同的功能，您需要使用R中的读取csv文件的函数，例如read.csv()。同时，您需要使用R中的数据框（data frame）来存储数据。 下面是一个示例代码，供您参考： train_...

代码报错--------------------------------------------------------------------------- FileNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-31-6d8a5166ba6e> in <cell line: 3>() 1 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" 2 model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" ----> 3 urllib.request.urlretrieve(model_url, model_filename) /usr/lib/python3.10/urllib/request.py in urlretrieve(url, filename, reporthook, data) 249 # Handle temporary file setup. 250 if filename: --> 251 tfp = open(filename, 'wb') 252 else: 253 tfp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb'

model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_...

这是我现在的代码# 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename)我遇到了报错--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-2a7dba7b2cf4> in <cell line: 2>() 1 # 加载模型 ----> 2 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename) error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_graph_simplifier.cpp:933: error: (-2:Unspecified error) Tensor's data type is not supported in function 'getTensorContentRef_'

model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_...
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