高速プログラミング

高速プログラミングとは、コードに自動的に挿入され、単純な問題を解決するテンプレートを意味します。
ファイルからサンプルをアンロードし、データ配列にラベルを埋めることは、コピーして別のプロジェクトに貼り付けることができる基本的な操作です。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive', force_remount=True)

!cp /content/gdrive/'My Drive'/data.zip .
!unzip data.zip

Google Colab は、プロジェクトの実行中に必要なサンプルをロードし、メモリ領域を埋めます。これは一度実行すれば、このコード部分に触れることなくモデル内のエラーを修正できます。
データセットがダウンロードされ、.zip ファイルからラベルに解析されます (下記)。私たちにとって重要なのは、データ配列内の画像の精度ではなく、ダウンロードされたファイルの平均サイズです。

さまざまなプロジェクトに関連するライブラリも複製します。

import keras
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D, Dropout, UpSampling2D, Conv2D, MaxPooling2D, Activation
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Concatenate

inp = Input(shape=(256, 256, 3)) 

ただし、配列のサイズはタスクごとに異なるため、特定の時点で同様のデータに対してコード実行を記述することをお勧めします。
keras_generator(train_df, 16) の x、y の場合:
休憩

サンプルのラベルと画像データの容量が一致していることを確認します。そうしないと、モデルのトレーニングが中断され、エラーが発生します。

宣言された変数も監視します。 1 つのプロジェクト内で単一エンティティの指定が異なる場合、データの競合が発生するリスクがあります。 FTW
モデル = モデル(入力 = 入力、出力 = 結果)

このような開発結果は、頻繁に参照できるように GitHub に保存することをお勧めします。コンピューターのファイル システムは、使い慣れたリソースにアクセスするときに混乱する傾向があります。

以上が高速プログラミングの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。