- Описание :
Набор данных Omniglot для однократного обучения. Этот набор данных содержит 1623 различных рукописных символа из 50 различных алфавитов.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : https://github.com/brendenlake/omniglot/
Исходный код :
tfds.image_classification.OmniglotВерсии :
-
3.0.0(по умолчанию): новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Размер загрузки :
17.95 MiBРазмер набора данных :
12.29 MiBАвтокэширование ( документация ): Да
Расколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'small1' | 2720 |
'small2' | 3120 |
'test' | 13 180 |
'train' | 19 280 |
- Структура функции :
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),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| алфавит | Класслейбл | int64 | ||
| алфавит_char_id | Тензор | int64 | ||
| изображение | Изображение | (105, 105, 3) | uint8 | |
| этикетка | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):('image', 'label')Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}