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吴恩达deeplearning课程作业需要的的数据包 11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
代码片段和文件信息
import numpy as np
import h5py
def load_dataset():
train_dataset = h5py.File(‘datasets/train_catvnoncat.h5‘ “r“)
train_set_x_orig = np.array(train_dataset[“train_set_x“][:]) # your train set features
train_set_y_orig = np.array(train_dataset[“train_set_y“][:]) # your train set labels
test_dataset = h5py.File(‘datasets/test_catvnoncat.h5‘ “r“)
test_set_x_orig = np.array(test_dataset[“test_set_x“][:]) # your test set features
test_set_y_orig = np.array(test_dataset[“test_set_y“][:]) # your test set labels
classes = np.array(test_dataset[“list_classes“][:]) # the list of classes
train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1 train_set_y_orig.shape[0]))
test_set_y_orig = test_set_y_orig.reshape((1 test_set_y_orig.shape[0]))
return train_set_x_orig train_set_y_orig test_set_x_orig test_set_y_orig classes
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 616958 2017-09-02 17:29 datasets\test_catvnoncat.h5
文件 2572022 2017-09-02 17:30 datasets\train_catvnoncat.h5
文件 880 2017-09-02 17:30 lr_utils.py
目录 0 2017-09-22 08:44 datasets
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