random_sample_rotation()是什么意思

时间: 2023-05-27 15:03:19 浏览: 74
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Random_sample_random_matlab_matlab均匀取样_均匀采样_测量矩阵_

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random_sample_rotation()可能是一个函数或方法，其功能是在给定的数据集中进行随机样本旋转。它通常用于数据增强，以帮助模型更好地学习数据集中的特征和模式。随机样本旋转可以改变图像的角度和方向，从而增加数据集的差异和数量，提高模型训练的准确性和鲁棒性。
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解释一下这段代码在做什么，每一句详细注解： r = 0.03 import pandas as pd import random df = results_df df_len = len(df) asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0" df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)

这段代码的作用是将 results_df 中的部分数据中的 rotation_matrix 和 translation_vector 字段的值替换为固定的值，然后将 DataFrame 数据写入 csv 文件。 具体注释如下： python r = 0.03 # 随机采样...

r = 0.03 import pandas as pd import random df = results_df df_len = len(df) asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0" df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)这段代码为什么要采样修改部分数值为单位矩阵和原点向量，这样不会影响准确率吗

这段代码中的采样部分，是随机选择results_df中的一部分数据，并将这些数据的"rotation_matrix"和"translation_vector"列的值修改为单位矩阵和原点向量。这个操作的目的是在保持数据分布的基础上，随机干扰一部分...

x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.1, random_state = 999) # Reshape image in 3 dimensions (height = 100, width = 125 , canal = 3) x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], *(100, 125, 3)) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], *(100, 125, 3)) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], *(100, 125, 3)) # With data augmentation to prevent overfitting datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, # set input mean to 0 over the dataset samplewise_center=False, # set each sample mean to 0 featurewise_std_normalization=False, # divide inputs by std of the dataset samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std zca_whitening=False, # apply ZCA whitening rotation_range=10, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180) zoom_range = 0.1, # Randomly zoom image width_shift_range=0.12, # randomly shift images horizontally (fraction of total width) height_shift_range=0.12, # randomly shift images vertically (fraction of total height) horizontal_flip=True, # randomly flip images vertical_flip=True) # randomly flip images datagen.fit(x_train)代码段一开始没有问题，但是多次执行后出现报错MemoryError: Unable to allocate 1.52 GiB for an array with shape (5423, 100, 125, 3) and data type float64

这个错误提示表明在程序执行过程中发生了内存不足的错误，无法为一个形状为(5423, 100, 125, 3)、数据类型为float64的数组分配1.52 GiB的内存空间。这通常是因为程序在多次执行后，内存占用逐渐增加，导致内存不足而...

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