日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當(dāng)前位置: 首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

人工神经网络_图像加载(数据挖掘入门与实践-实验10)

發(fā)布時(shí)間:2024/4/18 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 人工神经网络_图像加载(数据挖掘入门与实践-实验10) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

  • 數(shù)據(jù)集
  • 代碼

數(shù)據(jù)集

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1JyRWXLK3GQDh63RRS_mq6Q
提取碼:6w65

代碼

#加載圖片數(shù)據(jù)包 import os import pickle data_folder = "cifar-10-batches-py" batch1_filename = os.path.join(data_folder, "data_batch_1")#數(shù)據(jù)集加載函數(shù) def unpickle(filename):with open(filename, 'rb') as fo:return pickle.load(fo, encoding = 'latin1')#數(shù)據(jù)集加載 返回字典形式 batch1 = unpickle(batch1_filename)#圖像獲取 image_index = 100 image = batch1['data'][image_index]#圖像顯示 image = image.reshape((32, 32, 3), order = 'F') import numpy as np image = np.rot90(image, -1) %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt plt.imshow(image)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工神经网络_图像加载(数据挖掘入门与实践-实验10)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。