لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

اختزال العينة

مجموعة بيانات تحتوي على صور بدقة 2 (انظر اسم التكوين للحصول على معلومات حول الدقة). يتم استخدامه لتقدير الكثافة وتجارب النمذجة التوليدية.

للحصول على ImageNet الذي تم تغيير حجمه للتعلم الخاضع للإشراف ( رابط ) ، راجع imagenet_resized .

انشق، مزق أمثلة
'train' 1،281،149
'validation' 49999
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
})
@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}
}

downsampled_imagenet / 32x32 (التكوين الافتراضي)

  • وصف التكوين : مجموعة بيانات تتكون من صور تدريب وتحقق من الصحة بدقة 32 × 32.

  • حجم التحميل : ٣ ٫ 3.98 GiB

  • الشكل ( tfds.show_examples ):

التصور

downsampled_imagenet / 64x64

  • وصف التكوين : مجموعة بيانات تتكون من صور تدريب وتحقق من الصحة بدقة 64 × 64.

  • حجم التحميل : 11.73 GiB

  • الشكل ( tfds.show_examples ):

التصور