paddlepaddle自定义数据集

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分类专栏：人工智能文章标签： paddlepaddle python 深度学习

于 2023-02-25 10:50:57 首次发布

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本文介绍了如何在PaddlePaddle中使用自带数据集，详细阐述了自定义数据集的方法，并探讨了数据增强技术，包括对框架自带和自定义数据集的应用策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 框架自带数据集使用

paddlepaddle将一些常用到的数据集作为领域API，对应API所在目录为paddle.vision.datasets，那么先看下提供了哪些数据集。

print('视觉相关数据集：', paddle.vision.datasets.__all__)
print('自然语言相关数据集：', paddle.text

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【PaddlePaddle】 PaddleDetection 人脸识别 自定义数据集

mtl1994的博客

07-04

2031

使用paddleDetection实现人脸识别使用paddleDetection人脸识别PaddleDetection飞桨目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法，提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件（如骨干网络）、损失函数等，并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。经过长时间产业实践打磨，PaddleDetection已拥有顺畅、卓越的使用体验，被工业质检、遥感图像检测、无人巡检、新零售、

paddlepaddle版面分析(Document layout analysis)自定义数据集优化，优化optimizer为AdamWDL提高模型训练效率，提升OP

weixin_43745588的博客

08-16

1199

版面分析指的是对图片形式的文档进行区域划分，定位其中的关键区域，如文字、标题、表格、图片等。这个项目是来自飞桨官方paddle-structure的一部分，主要目的是将非结构化数据分割提取转化为结构化数据。在Agent框架成熟的当下，清晰准确干净的数据对大语言模型的输出至关重要，更不用说这些干净的行业领域数据本身就价格不菲。本项目通过在预训练模型的基础上，使用labelme自建数据，参考部分数据增强方案，结合模型压缩方法，最终实现自建数据识别OP:0.95,达到生产标准，已经部署产线，效果非常好。

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PaddlePaddle中内置数据集分析

日进一步

03-30

3364

背景信息PaddlePaddle中预集成了多种数据集，充分了解这些数据集的组成和类型，可以便于以后自己创建数据集。在这里主要对MNIST数据集和波士顿房价两个数据集进行了分析，如下先给出分析结果，最后再给出分析过程中使用的代码。结论在PaddlePaddle中reader是一个Generator函数reader的回调结果是一个Generator，在PaddlePaddle中就是数据集；而Gener...

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

2403_88522504的博客

01-27

2677

代码解释① 数据生成与转换：② 模型组网：③ 损失函数和优化器：④ 模型训练：⑤ 损失曲线绘制：⑥ 模型评估：⑦ 输出模型参数：方案 2：单独定义，使用类的方式组网代码解释此方案与方案 1 的主要区别在于模型的组网方式，具体如下：模型组网：① 定义一个继承自的自定义模型类。② 在方法中初始化层。③ 在方法中定义前向传播逻辑。后续步骤：损失函数、优化器的选择，模型训练、评估以及参数输出等步骤与方案 1 基本相同。 3. 训练和评估部分：使用列表记录每一轮训练的损失值

【paddleX系列模型微调-数据集自制】超详细：abelme批量制作数据集+labelme_to_dataset文件找不到+PaddleX 文档3.0-rc版面区域检测模块

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放纵小开爱的博客

04-23

751

最近在尝试着调试使用paddleX系列-pdf的版面识别模型，需要自己制作数据集来微调模型，用到labelIme进行标注，这里将整个过程记录下来。

PaddlePaddle飞桨（学习笔记三——数据集定义与加载）

weixin_72787227的博客

01-13

2380

飞桨框架在和目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过或可查看飞桨框架中的内置数据集。以MNIST数据集为例，加载内置数据集的代码示例如下所示。# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]# 下载数据集并初始化 DataSet在实际的场景中，一般需要使用自有的数据来定义数据集，这时可以通过基类来实现自定义数据集。可构建一个子类继承自__init__：完成数据集初始化操作，将磁盘中的样本文件路径和对应标签映射到一个列表中。

【动手学PaddlePaddle2.0系列】手把手教你自定义数据集

lxm12914045的博客

12-09

5377

【动手学Paddle2.0系列】手把手教你自定义数据集 本次将带领大家进行自定义数据集教程，并完整的走完整个项目流程。 # 解压数据集，大家此处可以视自己的情况决定是不是要重新解压。 !unzip -q data/data42610/foods.zip 1 数据集预处理此部分首先对数据集进行简单的整理，在food_data.csv中写入图像路径，以及对应的标签。 import os all_file_dir = 'foods' # f = open(r'train.txt', 'w') im

paddlepaddle（一）数据集

qq_55796594的博客

02-09

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1内置数据集 1.1paddle.vision视觉库 import paddle print(paddle.vision.datasets.__all__) ##### ['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012'] 使用方式（以MNIST为例）： mode (str) -'train'或'test'模式，默认为'train...

Paddle：加载自定义数据集

微风❤水墨

01-06

1907

paddle-API文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/index_cn.html。对于遇到不清楚的API：直接翻官方文档。如果还不清楚，那就翻对应的pytorch文档。（是不是很眼熟，不能说和Pytorch完全相同，只能说是一模一样。目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过以下代码可查看飞桨框架中的内置数据集。在实际的场景中，一般需要使用自有的数据来定义数据集，这时可以通过。基类来实现自定义数据集。

6.paddlepaddle之自定义模型构建使用

kakaccys的博客

07-21

2033

cifar数据集可以看到这就是一个fc全连接层+一个softmax的结果。全连接层的in配置的3072是因为cifar的图片大小是32*32*3,这里我们单个图片对其reshape到一维就是3072的长度。如上只需要标准化整体数据集即可，在这里我们统一采用127.5。接下来配置训练,配置好交叉熵损失，准确率指标等等，由于3072只是一份数据的长度，所以batch_size也配置为1，否则会报错。然后，执行训练，可以看到随着step的增多，auc也在不断地增长。httpshttps。...

[研发人员必备]paddle 如何制作自己的数据集，并显示。

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手势识别paddle数据集.zip

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paddle为大家准备的数据集是0-9的手势，每个手势有200+张彩色图片，分辨率为100x100，一共2000+张图片

PaddlePaddle-DeepSpeech中文语音识别模型（AISHELL数据集训练的）

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qq_58718853的博客

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本文记录如何构建符合paddle规范的数据集，然后使用模型配置文件的命令行形式微调训练自建数据集上的新模型参数

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【代码】paddle 自定义数据集和预处理。

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05-08

771

本文简单介绍了我是如何用paddle框架半监督检测训练自己的数据集，操作步骤以及报错处理等仅供参考，希望能帮到大家！

paddlehub自定义数据集

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参考地址在paddlehub中的例子需要构建数据集。demo中的代码如下 dataset = hub.dataset.ChnSentiCorp() 当替换为自定义数据集时，首先需要将自己的数据集转换为如下形式。 train.tsv dev.tsv test.tsv 然后，定义自己的数据集函数进行转换 dataset = DemoDataset(dataset_dir=model_path)...

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英德翻译数据 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/data/dataset_cn/wmt14_cn.html paddle.dataset.wmt16:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/data/dataset_cn/wmt...

paddle训练自定义数据集

03-09

<think>好的，我现在要帮助用户了解如何在PaddlePaddle中使用自定义数据集进行模型训练。首先，我需要回忆一下用户提供的参考引用内容。用户提到了两篇引用，一个是关于PaddleDetection人脸识别的自定义数据集制作，另一个是使用自制COCO数据集进行训练。这两个引用都涉及到数据集制作、标注、配置文件修改和训练步骤。用户的问题是如何在PaddlePaddle中使用自定义数据集训练模型，需要教程和示例。我需要结合引用中的步骤，整理出一个清晰的流程。根据引用[1]，数据集制作包括收集数据、标注（使用labelimg）、保存为xml文件，然后修改配置文件，开始训练并导出模型。引用[2]提到将Python文件与图片文件夹放在同一目录，进行重命名和标注，这可能涉及到数据预处理步骤。首先，用户需要知道数据集准备的步骤，包括数据收集和标注。这里要提到labelimg工具的使用，生成XML文件，类似VOC或COCO格式。然后可能需要将数据集转换为PaddleDetection支持的格式，比如VOC或COCO，或者自定义格式。接下来是修改配置文件，比如dataset_dir、anno_path等参数，以及类别数。然后启动训练命令，可能还需要调整学习率等超参数。最后是模型导出和使用。还需要注意可能的路径问题，确保配置文件中的路径正确。另外，用户可能遇到标注文件格式不对的问题，需要检查是否正确生成。训练过程中如果显存不足，可能需要调整batch_size。然后要生成相关问题，考虑用户可能进一步的问题，比如如何调整超参数、处理不同格式的数据集、评估模型，或者应用场景。现在要确保回答结构清晰，分步骤说明，并引用提供的参考资料。同时，所有数学公式要用正确的LaTeX格式，但这个问题中可能涉及较少数学内容，主要侧重操作步骤。要使用中文，并自然添加引用标记。</think>以下是在PaddlePaddle（飞桨）中使用自定义数据集进行模型训练的步骤详解，结合PaddleDetection框架的实践示例： ### 一、数据集准备 1. **数据收集与标注** - 将图片按类别存放在`JPEGImages`文件夹，建议使用`000001.jpg`格式命名[^2] - 使用[labelimg](https://github.com/tzutalin/labelImg)工具标注，生成PASCAL VOC格式的XML文件 - 标注文件与图片同名存放于`Annotations`文件夹[^1] 2. **数据集格式转换** ```python # 示例文件重命名脚本（img_rename.py） import os from PIL import Image image_dir = "JPEGImages" for idx, filename in enumerate(os.listdir(image_dir)): new_name = f"{idx:06d}.jpg" os.rename(os.path.join(image_dir, filename), os.path.join(image_dir, new_name)) ``` ### 二、配置文件修改修改`configs/dataset/your_dataset.yml`： ```yaml metric: VOC num_classes: 3 # 根据实际类别数修改 TrainDataset: !VOCDataSet dataset_dir: dataset anno_path: train_list.txt label_list: label_list.txt EvalDataset: !VOCDataSet dataset_dir: dataset anno_path: val_list.txt label_list: label_list.txt ``` ### 三、模型训练 1. **启动训练命令** ```bash python tools/train.py -c configs/ppyolo/ppyolov2_r50vd_dcn_voc.yml --eval ``` 2. **关键参数说明** - `--eval`：开启边训练边验证 - `-o use_gpu=true`：指定使用GPU - `-o pretrain_weights=output/your_model/best_model`：加载预训练模型 ### 四、模型导出与使用 ```bash python tools/export_model.py -c configs/ppyolo/ppyolov2_r50vd_dcn_voc.yml \ -o weights=output/ppyolov2_r50vd_dcn_voc/best_model ``` ### 常见问题处理 1. **路径错误**：检查`dataset_dir`路径是否为相对config文件的路径 2. **显存不足**：减小`batch_size`（在配置文件中调整`batch_size: 8`） 3. **标注格式错误**：使用`python tools/check_dataset.py`验证数据集完整性