Как правильно импортировать набор данных Galaxy Zoo? чтобы обучить простой GAN с помощью TensorFlow и Keras? Есть ли такой же простой способ, как, например, импорт MNIST?
from keras.datasets import mnist
Обучение GAN с использованием набора данных Galaxy Zoo, TensorFlow и Keras
Ответы (1)
Для него нет простого импорта, поскольку это не keras набор данных.
Вам нужно будет загрузить данные и предварительно обработать их перед подачей в сеть. Если вы перейдете по ссылке kaggle и перейдете в записные книжки, вы увидите, как другие люди предварительно обработали свои данные для обучения.
Неважно, на чем вы хотите тренироваться и что вы классифицируете. Если вы хотите потренироваться на изображениях, чтобы классифицировать все или некоторые классы в CSV, вам понадобятся ваши данные в виде изображений и классификации в виде меток. Если вы хотите использовать некоторую классификацию для прогнозирования другой классификации, некоторые классы будут данными, а другие - меткой, которую вы прогнозируете.
Я рекомендую импортировать обучающий csv в фрейм данных pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../input/44352/training_solutions_rev1.csv')
Затем вам нужно будет создать собственный генератор для ваших изображений, поскольку они не организованы по классам в структуре папок.
person
theastronomist
schedule
19.11.2020
Спасибо! Ситуация прояснилась. Что касается предварительной обработки данных, я тоже так предположил, просто нужно было прояснить это. Я хочу обучить свой GAN генерировать сфабрикованные изображения галактик. Модель и сценарий отлично работают с MNIST и CIFAR-10, и в настоящее время я пытаюсь настроить их для Galaxy Zoo.
- person web_tracer; 19.11.2020
Возможно, вам придется изменить размер изображений в соответствии с вашим вводом, galaxyZoo имеет размер 424x424, а также нормализовать немного иначе, чем CIFAR и MNIST.
- person theastronomist; 20.11.2020
