2 रिज़ॉल्यूशन की छवियों वाला डेटासेट (रिज़ॉल्यूशन के बारे में जानकारी के लिए कॉन्फ़िगरेशन नाम देखें)। इसका उपयोग घनत्व अनुमान और जनरेटिव मॉडलिंग प्रयोगों के लिए किया जाता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए आकार बदलने वाले इमेजनेट के लिए ( लिंक ) देखें imagenet_resized
।
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 :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 1,281,149 |
'validation' | 49,999 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 |
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}
}
downsampled_imagenet/32x32 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : एक डेटासेट जिसमें 32x32 रिज़ॉल्यूशन की ट्रेन और सत्यापन छवियां शामिल हैं।
डाउनलोड का आकार :
3.98 GiB
डेटासेट का आकार :
3.05 GiB
चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
डाउनसैंपल_इमेजनेट/64x64
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : 64x64 रिज़ॉल्यूशन की ट्रेन और सत्यापन छवियों वाला एक डेटासेट।
डाउनलोड का आकार :
11.73 GiB
डेटासेट का आकार :
10.80 GiB
चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):