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7bf6e231
编写于
11月 04, 2017
作者:
哆啦壹萌
提交者:
Mu Li
11月 04, 2017
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make user can load existing dataset from any folder (#92)
* make user can load existing dataset from any folder * fix a typo
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a64c6e73
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
4 addition
and
4 deletion
+4
-4
chapter_convolutional-neural-networks/cnn-scratch.md
chapter_convolutional-neural-networks/cnn-scratch.md
+1
-1
utils.py
utils.py
+3
-3
未找到文件。
chapter_convolutional-neural-networks/cnn-scratch.md
浏览文件 @
7bf6e231
...
...
@@ -58,7 +58,7 @@ out = nd.Convolution(data, w, b, kernel=w.shape[2:], num_filter=w.shape[0])
print('input:', data, '\n\nweight:', w, '\n\nbias:', b, '\n\noutput:', out)
```
当输
入
需要多通道时,每个输出通道有对应权重,然后每个通道上做卷积。
当输
出
需要多通道时,每个输出通道有对应权重,然后每个通道上做卷积。
$$conv(data, w, b)[:,i,:,:] = conv(data, w[i,:,:,:], b[i])$$
...
...
utils.py
浏览文件 @
7bf6e231
...
...
@@ -38,7 +38,7 @@ class DataLoader(object):
def
__len__
(
self
):
return
len
(
self
.
dataset
)
//
self
.
batch_size
def
load_data_fashion_mnist
(
batch_size
,
resize
=
None
):
def
load_data_fashion_mnist
(
batch_size
,
resize
=
None
,
root
=
"~/.mxnet/datasets/fashion-mnist"
):
"""download the fashion mnist dataest and then load into memory"""
def
transform_mnist
(
data
,
label
):
# transform a batch of examples
...
...
@@ -50,8 +50,8 @@ def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):
data
=
new_data
# change data from batch x height x weight x channel to batch x channel x height x weight
return
nd
.
transpose
(
data
.
astype
(
'float32'
),
(
0
,
3
,
1
,
2
))
/
255
,
label
.
astype
(
'float32'
)
mnist_train
=
gluon
.
data
.
vision
.
FashionMNIST
(
train
=
True
,
transform
=
transform_mnist
)
mnist_test
=
gluon
.
data
.
vision
.
FashionMNIST
(
train
=
False
,
transform
=
transform_mnist
)
mnist_train
=
gluon
.
data
.
vision
.
FashionMNIST
(
root
=
root
,
train
=
True
,
transform
=
transform_mnist
)
mnist_test
=
gluon
.
data
.
vision
.
FashionMNIST
(
root
=
root
,
train
=
False
,
transform
=
transform_mnist
)
train_data
=
DataLoader
(
mnist_train
,
batch_size
,
shuffle
=
True
)
test_data
=
DataLoader
(
mnist_test
,
batch_size
,
shuffle
=
False
)
return
(
train_data
,
test_data
)
...
...
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