09:00 पीएसटी पर एमएल संगोष्ठी इस मंगलवार, 19 अक्टूबर में पहले महिलाओं में ट्यून रजिस्टर अब

downsampled_imagenet

2 संकल्पों की छवियों वाला डेटासेट (रिज़ॉल्यूशन पर जानकारी के लिए कॉन्फ़िग नाम देखें)। इसका उपयोग घनत्व आकलन और जनरेटिव मॉडलिंग प्रयोगों के लिए किया जाता है।

आकृति परिवर्तन ImageNet के लिए निगरानी की शिक्षा (के लिए लिंक ) देखें imagenet_resized

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,281,149
'validation' 49,999
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
})
  • पर्यवेक्षित कुंजियों (देखें as_supervised डॉक ): None

  • प्रशस्ति पत्र:

@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 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • कॉन्फ़िग विवरण: 32x32 संकल्प की ट्रेन और मान्यकरण छवियों से मिलकर एक डाटासेट।

  • डाउनलोड का आकार: 3.98 GiB

  • चित्रा ( tfds.show_examples ):

VISUALIZATION

downsampled_imagenet/64x64

  • कॉन्फ़िग विवरण: 64x64 संकल्प की ट्रेन और मान्यकरण छवियों से मिलकर एक डाटासेट।

  • डाउनलोड का आकार: 11.73 GiB

  • चित्रा ( tfds.show_examples ):

VISUALIZATION