如何为神经网络准备数据集到文件
how to prepare dataset to a file for neural network
如何将图像和标签合并到文件（数据集）中进行神经网络训练，如mnist or imagenet，以及如何使用tensorflow读取数据集
假设您有 3 张 2x2 图像（总共 4 个像素，总共 12 个特征，因为像素具有 RGB 属性）并且有 3 个可能的标签。您可以使用 one-hot encoding 作为标签，或者只为每个 class 分配一个整数。这是一些示例代码：
data = [ [12, 32, 253...4], [155, 32....], [...], [...] #Array of 4 images, each subarray has 12 elements
labels = [1, 2, 3, 4]
在这种情况下 [12, 32, 253...] 具有标签 1，依此类推。这是组织数据集和标签的基本方法。
您可以使用递归神经网络来训练图像以进行标记。
这里我们输入 X 作为图像，然后训练神经网络以了解图像并与图像相关联。我们用单词和图像序列进行训练，神经网络自行学习。下面两张图片说明了这个想法。
We have sequence and sequence out
Baby being trained to get labelled
从这两张图片你可以了解神经网络是如何学习的
如何将图像和标签合并到文件（数据集）中进行神经网络训练，如mnist or imagenet，以及如何使用tensorflow读取数据集
假设您有 3 张 2x2 图像（总共 4 个像素，总共 12 个特征，因为像素具有 RGB 属性）并且有 3 个可能的标签。您可以使用 one-hot encoding 作为标签，或者只为每个 class 分配一个整数。这是一些示例代码：
data = [ [12, 32, 253...4], [155, 32....], [...], [...] #Array of 4 images, each subarray has 12 elements
labels = [1, 2, 3, 4]
在这种情况下 [12, 32, 253...] 具有标签 1，依此类推。这是组织数据集和标签的基本方法。
您可以使用递归神经网络来训练图像以进行标记。
这里我们输入 X 作为图像，然后训练神经网络以了解图像并与图像相关联。我们用单词和图像序列进行训练，神经网络自行学习。下面两张图片说明了这个想法。
We have sequence and sequence out
Baby being trained to get labelled
从这两张图片你可以了解神经网络是如何学习的