Python realtime_augmentation.realtime_fixed_augmented_data_gen函数代码示例

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本文整理汇总了Python中realtime_augmentation.realtime_fixed_augmented_data_gen函数的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python realtime_fixed_augmented_data_gen函数的具体用法？Python realtime_fixed_augmented_data_gen怎么用？Python realtime_fixed_augmented_data_gen使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的函数代码示例或许可以为您提供帮助。

在下文中一共展示了realtime_fixed_augmented_data_gen函数的8个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: create_train_gen

def create_train_gen():
    """
    this generates the training data in order, for postprocessing. Do not use this for actual training.
    """
    data_gen_train = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(train_indices, 'train',
        ds_transforms=ds_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes)
    return load_data.buffered_gen_mp(data_gen_train, buffer_size=GEN_BUFFER_SIZE)

开发者ID:ANB2，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:7，代码来源:try_convnet_cc_multirotflip_3x69r45_maxout2048_extradense_dup3.py

示例2: create_test_gen

def create_test_gen():
    data_gen_test = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(
        test_indices,
        "test",
        ds_transforms=ds_transforms,
        chunk_size=CHUNK_SIZE,
        target_sizes=input_sizes,
        processor_class=ra.LoadAndProcessFixedPysexGen1CenteringRescaling,
    )
    return load_data.buffered_gen_mp(data_gen_test, buffer_size=GEN_BUFFER_SIZE)

开发者ID:GregAtHeron，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:10，代码来源:try_convnet_cc_multirotflip_3x69r45_maxout2048_extradense_pysexgen1_dup2.py

示例3: create_train_gen

def create_train_gen():
    """
    this generates the training data in order, for postprocessing. Do not use this for actual training.
    """
    data_gen_train = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(
        train_indices,
        "train",
        ds_transforms=ds_transforms,
        chunk_size=CHUNK_SIZE,
        target_sizes=input_sizes,
        processor_class=ra.LoadAndProcessFixedPysexGen1CenteringRescaling,
    )
    return load_data.buffered_gen_mp(data_gen_train, buffer_size=GEN_BUFFER_SIZE)

开发者ID:GregAtHeron，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:13，代码来源:try_convnet_cc_multirotflip_3x69r45_maxout2048_extradense_pysexgen1_dup2.py

示例4: len

print "Load model parameters"
layers.set_param_values(l6, analysis['param_values'])

print "Create generators"
# set here which transforms to use to make predictions
augmentation_transforms = []
for zoom in [1 / 1.2, 1.0, 1.2]:
    for angle in np.linspace(0, 360, 10, endpoint=False):
        augmentation_transforms.append(ra.build_augmentation_transform(rotation=angle, zoom=zoom))
        augmentation_transforms.append(ra.build_augmentation_transform(rotation=(angle + 180), zoom=zoom, shear=180)) # flipped

print "  %d augmentation transforms." % len(augmentation_transforms)


augmented_data_gen_valid = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(valid_indices, 'train', augmentation_transforms=augmentation_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes, ds_transforms=ds_transforms)
valid_gen = load_data.buffered_gen_mp(augmented_data_gen_valid, buffer_size=1)


augmented_data_gen_test = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(test_indices, 'test', augmentation_transforms=augmentation_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes, ds_transforms=ds_transforms)
test_gen = load_data.buffered_gen_mp(augmented_data_gen_test, buffer_size=1)


approx_num_chunks_valid = int(np.ceil(num_valid * len(augmentation_transforms) / float(CHUNK_SIZE)))
approx_num_chunks_test = int(np.ceil(num_test * len(augmentation_transforms) / float(CHUNK_SIZE)))

print "Approximately %d chunks for the validation set" % approx_num_chunks_valid
print "Approximately %d chunks for the test set" % approx_num_chunks_test


if DO_VALID:

开发者ID:ANB2，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:30，代码来源:predict_augmented_npy_maxout2048_extradense_dup3.py

示例5: create_test_gen

def create_test_gen():
    data_gen_test = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(test_indices, 'test',
        ds_transforms=ds_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes)
    return load_data.buffered_gen_mp(data_gen_test, buffer_size=GEN_BUFFER_SIZE)

开发者ID:ANB2，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:4，代码来源:try_convnet_cc_multirotflip_3x69r45_maxout2048_extradense_dup3.py

示例6: create_valid_gen

def create_valid_gen():
    data_gen_valid = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(
        valid_indices, "train", ds_transforms=ds_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes
    )
    return load_data.buffered_gen_mp(data_gen_valid, buffer_size=GEN_BUFFER_SIZE)

开发者ID:PanDav2，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:5，代码来源:try_convnet_cc_multirotflip_3x69r45_maxout2048.py

示例7: create_valid_gen

def create_valid_gen():
    data_gen_valid = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(valid_indices, 'train',
        ds_transforms=ds_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes,
        processor_class=ra.LoadAndProcessFixedPysexCenteringRescaling)
    return load_data.buffered_gen_mp(data_gen_valid, buffer_size=GEN_BUFFER_SIZE)

开发者ID:ANB2，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:5，代码来源:try_convnet_cc_multirotflip_3x69r45_8433n_maxout2048_pysex.py

示例8: len

print "Load model parameters"
layers.set_param_values(l6, analysis['param_values'])

print "Create generators"
# set here which transforms to use to make predictions
augmentation_transforms = []
for zoom in [1 / 1.2, 1.0, 1.2]:
    for angle in np.linspace(0, 360, 10, endpoint=False):
        augmentation_transforms.append(ra.build_augmentation_transform(rotation=angle, zoom=zoom))
        augmentation_transforms.append(ra.build_augmentation_transform(rotation=(angle + 180), zoom=zoom, shear=180)) # flipped

print "  %d augmentation transforms." % len(augmentation_transforms)


augmented_data_gen_valid = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(valid_indices, 'train', augmentation_transforms=augmentation_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes, ds_transforms=ds_transforms, processor_class=ra.LoadAndProcessFixedPysexGen1CenteringRescaling)
valid_gen = load_data.buffered_gen_mp(augmented_data_gen_valid, buffer_size=1)


augmented_data_gen_test = ra.realtime_fixed_augmented_data_gen(test_indices, 'test', augmentation_transforms=augmentation_transforms, chunk_size=CHUNK_SIZE, target_sizes=input_sizes, ds_transforms=ds_transforms, processor_class=ra.LoadAndProcessFixedPysexGen1CenteringRescaling)
test_gen = load_data.buffered_gen_mp(augmented_data_gen_test, buffer_size=1)


approx_num_chunks_valid = int(np.ceil(num_valid * len(augmentation_transforms) / float(CHUNK_SIZE)))
approx_num_chunks_test = int(np.ceil(num_test * len(augmentation_transforms) / float(CHUNK_SIZE)))

print "Approximately %d chunks for the validation set" % approx_num_chunks_valid
print "Approximately %d chunks for the test set" % approx_num_chunks_test


if DO_VALID:

开发者ID:ANB2，项目名称:kaggle-galaxies，代码行数:30，代码来源:predict_augmented_npy_maxout2048_extradense_pysexgen1_dup.py

注：本文中的realtime_augmentation.realtime_fixed_augmented_data_gen函数示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。

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示例1: create_train_gen

示例2: create_test_gen

示例3: create_train_gen

示例4: len

示例5: create_test_gen

示例6: create_valid_gen

示例7: create_valid_gen

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