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COPYRIGHT © 2020 Tribune Publishing. TODOS OS DIREITOS RESERVADOS THE DAILY MEAL ® É MARCA REGISTRADA DE PUBLICAÇÃO DA TRIBUNA.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

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1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

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2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

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Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

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4. Repita os dados¶

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O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

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4. Repita os dados¶

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Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

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Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

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Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

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Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

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Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

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Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

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Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

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Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

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Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

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  3. Carregando os dados
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O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

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Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

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Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

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Assista o vídeo: CARREGANDO A CARRETA..PALETES SOLTEIROS E CASADOS. veja como dividir o peso


Comentários:

  1. Jerrell

    Bravo, que palavras necessárias ..., uma ideia magnífica

  2. Tusida

    É claro! Não conte as histórias!

  3. Enzo

    Você pode me dizer onde comprar um novo iPhone? Eu simplesmente não consigo encontrá-lo em Moscou ...

  4. Onslow

    Sinto muito, esta opção não se encaixa em mim. Talvez haja mais opções?

  5. Ganelon

    Que corrente não terá! ..)



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