सर्वज्ञ

• विवरण :

एक-शॉट सीखने के लिए ओम्निग्लोट डेटा सेट। इस डेटासेट में 50 अलग-अलग वर्णमाला के 1623 अलग-अलग हस्तलिखित अक्षर हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : https://github.com/brendenlake/omniglot/

• स्रोत कोड : tfds.image_classification.Omniglot

• संस्करण :

  • 3.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• डाउनलोड आकार : 17.95 MiB

• डेटासेट का आकार : 12.29 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'small1'	2,720
'small2'	3,120
'test'	13,180
'train'	19,280

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'alphabet': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=50),
    'alphabet_char_id': int64,
    'image': Image(shape=(105, 105, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार	विवरण
	फीचर्सडिक्ट
वर्णमाला	क्लास लेबल		int64
वर्णमाला_चार_आईडी	टेन्सर		int64
छवि	छवि	(105, 105, 3)	uint8
लेबल	क्लास लेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@article{lake2015human,
  title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},
  author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},
  journal={Science},
  volume={350},
  number={6266},
  pages={1332--1338},
  year={2015},
  publisher={American Association for the Advancement of Science}
}