如何将数据集与 mxnet 结合？
How to combine dataset with mxnet?
我有两个包含 3D 数组（数据）的单独文件夹，每个文件夹包含相同分类的文件。我使用 mxnet.gluon.data.ArrayDataset() 分别为每个标签创建数据集。有没有办法将这两个数据集组合成最终的结合两个分类的训练数据集？新数据集的大小不同。
例如
A_data = mx.gluon.data.ArrayDataset(list2,label_A )
noA_data = mx.gluon.data.ArrayDataset(list,label_noA)
^ 我想合并 A_data 和 noA_data 以获得完整的数据集。
此外，是否有一种更简单的方法可以从一开始就将这两个文件夹及其分类合并到一个 mxnet 数据集中？那也可以解决我的问题。
您可以创建一个包含两者的 ArrayDataset，如果 list 和 list2 都是 python 列表，那么您可以执行类似
的操作
full_data = mx.gluon.data.dataset.ArrayDataset(list + list2, label_noA + labelA)
其中 len(label_noA) == len(list) 和 len(label_A) == len(list2)
我有两个包含 3D 数组（数据）的单独文件夹，每个文件夹包含相同分类的文件。我使用 mxnet.gluon.data.ArrayDataset() 分别为每个标签创建数据集。有没有办法将这两个数据集组合成最终的结合两个分类的训练数据集？新数据集的大小不同。
例如
A_data = mx.gluon.data.ArrayDataset(list2,label_A )
noA_data = mx.gluon.data.ArrayDataset(list,label_noA)
^ 我想合并 A_data 和 noA_data 以获得完整的数据集。
此外，是否有一种更简单的方法可以从一开始就将这两个文件夹及其分类合并到一个 mxnet 数据集中？那也可以解决我的问题。
您可以创建一个包含两者的 ArrayDataset，如果 list 和 list2 都是 python 列表，那么您可以执行类似
full_data = mx.gluon.data.dataset.ArrayDataset(list + list2, label_noA + labelA)
其中 len(label_noA) == len(list) 和 len(label_A) == len(list2)