डाउनसैंपल्ड_इमेजनेट

• विवरण :

2 रिज़ॉल्यूशन की छवियों वाला डेटासेट (रिज़ॉल्यूशन पर जानकारी के लिए कॉन्फ़िगरेशन नाम देखें)। इसका उपयोग घनत्व अनुमान और जेनरेटिव मॉडलिंग प्रयोगों के लिए किया जाता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण ( लिंक ) के लिए इमेजनेट का आकार बदलने के लिए imagenet_resized देखें।

• मुखपृष्ठ : http://image-net.org/small/download.php

• स्रोत कोड : tfds.datasets.downsampled_imagenet.Builder

• संस्करण :

  • 2.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• उद्धरण :

@article{DBLP:journals/corr/OordKK16,
  author    = {A{"{a} }ron van den Oord and
               Nal Kalchbrenner and
               Koray Kavukcuoglu},
  title     = {Pixel Recurrent Neural Networks},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1601.06759},
  year      = {2016},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1601.06759},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1601.06759},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:29 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/OordKK16},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

डाउनसैंपल्ड_इमेजनेट/32x32 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : एक डेटासेट जिसमें 32x32 रिज़ॉल्यूशन की ट्रेन और सत्यापन छवियां शामिल हैं।

• डाउनलोड आकार : 3.98 GiB

• डेटासेट का आकार : 3.05 GiB

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

डाउनसैंपल्ड_इमेजनेट/64x64

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : एक डेटासेट जिसमें 64x64 रिज़ॉल्यूशन की ट्रेन और सत्यापन छवियां शामिल हैं।

• डाउनलोड आकार : 11.73 GiB

• डेटासेट का आकार : 10.80 GiB

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):