用 NumPy 创造深度学习用的数据集

最新推荐文章于 2025-01-16 22:22:17 发布
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#Numpy #Tensorflow #深度学习 #数据可视化

本文介绍了如何使用NumPy生成深度学习所需的数据集，包括数据生成、添加噪声、控制数据质量、数据可视化以及在训练中应用自定义数据的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

用 NumPy 创造深度学习用的数据集

作者/分享人：林奇思妙想

林奇思妙想

 

前新思科技（Synopsys) 软件工程师, 前开立图像算法工程师; 常常在开源世界里行走。 爱好广泛，天性喜欢折腾; 目前正在某医疗大数据公司做 GPU 高性能优化项目.

网上有很多的深度学习训练集， 他们很优秀，但是也具有如下几种缺点：

  1. 数据集一般很巨大， 下载带宽是限制
  2. 数据并不是很形象，很难去窥探为什么使用这个数据
  3. 数据质量不是那么可控
  4. 用来训练非常耗时，耗资源，比方只有 GPU 机器才能跑等等

基于以上的事实，我在平时的工作中，就不得不写一些数据集生成代码。 写的过程中，我也觉得非常有启发， 下面我们分享这一过程的心得。

包括以下内容：

  1. 生成数据
  2. 如何加杂噪声，如何控制生成数据的质量
  3. 怎么可视化生成的数据集
  4. 如何在训练过程中使用自己造的数据

 

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