1. 如何製作像mnist，CIFAR-10格式的數據集
MNIST 數據集
混合的國家標准和技術 (簡稱 MNIST) 由紅外研究員，作為基準來比較不同的紅外演算法創建數據集。 其基本思想是如果你有你想要測試紅外的演算法或軟體的系統，可以運行您的演算法或系統針對 MNIST 的數據集和比較您的結果與其他系統以前發布成果。
數據集包含的共 70,000 圖像 ； 60,000 訓練圖像 （用於創建紅外模型） 和 10,000 測試圖像 （用於評估模型的精度）。 每個 MNIST 圖像是一個單一的手寫的數字字元的數字化的圖片。 每個圖像是 28 x 28 像素大小。 每個像素值是 0，表示白色，至 255，表示黑。 中間像素值表示的灰度級。 圖 2 顯示了訓練集的前八位的圖像。 對應於每個圖像的實際數字是顯然對人，但確定數字是非常困難的挑戰的計算機。
圖 2 首八 MNIST 訓練圖像
奇怪的是，訓練數據和測試數據均存儲在兩個文件中，而不是在單個文件中。 其中一個文件包含圖像的像素值和，另一個包含圖像的標簽信息 （0 到 9）。 每個的四個文件還包含標頭信息，和所有的四個文件都存儲在已經使用 gzip 格式壓縮的二進制格式。
注意在圖 1，該演示程序使用僅 60,000 項目訓練集。 測試集的格式是相同的訓練集。 MNIST 文件的主存儲庫是目前位於 yann.lecun.com/exdb/mnist。 培訓的像素數據存儲在文件火車-圖像-idx3-ubyte.gz 和培訓標簽數據存儲在文件火車-標簽-idx1-ubyte.gz。 若要運行該演示程序，您需要轉到 MNIST 的存儲庫站點，下載並解壓的兩個培訓數據文件。 將文件解壓縮，我用的免費的開源 7-Zip 實用程序。
創建 MNIST 查看器
若要創建 MNIST 演示程序，我發起了 Visual Studio，創建一個名為 MnistViewer 的新 C# Windows 窗體項目。 演示有沒有重大的.NET 版本依賴關系，因此，任何版本的 Visual Studio 應該工作。
模板代碼載入到 Visual Studio 編輯器後，我設置的 UI 控制項。 我添加了兩個 TextBox 控制項 (textBox1，textBox2) 要堅持兩個解壓後的培訓文件的路徑。 我添加一個按鈕控制項 (button1)，並給了它一個標簽載入圖像。 我添加了兩個多個 TextBox 控制項 （textBox3，textBox4） 以保存當前圖像索引和下一個圖像索引的值。 我使用 Visual Studio 設計器，分別設置"NA"和"0，"這些控制項的初始值。
我添加了一個 ComboBox 控制項 (comboBox1) 的圖像放大倍數值。 使用設計器，我去到該控制項的項集合，添加字元串"1"到"10"。我添加了第二個按鈕控制項 (button2)，並給了它一個標簽的顯示下一次。 我添加了 PictureBox 控制項 (pictureBox1)，將其背景色屬性設置為 ControlDark，以便看到控制項的輪廓。 我將圖片框大小設置為 280 x 280 允許最多 10 倍的放大倍率 （回顧 MNIST 圖像是 28 x 28 像素為單位）。 我添加了第五個 （textBox5） 文本框以顯示十六進制值的圖像，然後將其多行屬性設置為 True 和其字體屬性設置為 8.25 磅 Courier New 和擴大其大小到 606 x 412。 而且，最後，我添加了一個列表框控制項 （listBox1) 的日誌記錄消息。
後放置 UI 控制項拖到 Windows 窗體，添加三個類范圍欄位：
public partial class Form1 : Form
{
private string pixelFile =
@"C:\MnistViewer\train-images.idx3-ubyte";
private string labelFile =
@"C:\MnistViewer\train-labels.idx1-ubyte";
private DigitImage[] trainImages = null;
...
第一次兩個字元串指向解壓後的培訓數據文件的位置。 你會需要編輯這些要運行演示的兩個字元串。 第三個欄位是一個程序定義 DigitImage 對象的數組。
我編輯窗體的構造函數略成 textBox1 和 textBox2 地點的文件路徑，並給予放大倍數初始值 6：
public Form1()
{
InitializeComponent();
textBox1.Text = pixelFile;
textBox2.Text = labelFile;
comboBox1.SelectedItem = "6";
this.ActiveControl = button1;
}
我用的 ActiveControl 屬性來設置初始焦點到 button1 控制項，只是為了方便。
2. 深度學習的數據集都是怎樣生成的
你好
genet網路的預訓練模型訓練自己的數據集。
Ok首先是自己的數據集了。Matconvnet中訓練imagenet的數據集的准備不像caffe這些工具箱弄得那麼好，弄個train文件夾，test文件夾，以及兩個txt索引就好了，感覺很不人性。後面我將會將其輸入改為這種人性的類型輸入格式。
但是其類別索引是從0開始的，這在matlab中是不符合的，所以我將其改成從1開始的。同時添加了一個類class標簽的txt，改完的
下載完打開這個文件夾看到：
其中train就是訓練所用到的所有圖片，test為測試所有圖片，train_label為對應圖片的名字以及跟隨的類標簽（從1開始），打開txt可以看到為：
這種格式的txt相信應該很容易從你自己的數據集中弄到。依次類推，test.txt中存放的是test文件夾所有圖片的名字以及其類別。
Classind 就是每一類表示的分類的名字。
數據准備好了，放在哪呢？我們在Matconvnet的工具箱目錄下新建一個文件夾為data，然後將這個數據集放進去，如下：
我們是在訓練好的model上繼續訓練，所以需要一個model，再在這文件夾下建立一個models文件夾，然後把imagenet-vgg-f.mat放入到models裡面。這里我們使用的是vgg-f的model，這個model在前兩節說到了，自己去下載。
接著就是網路訓練了。再建立一個文件夾train，可以編寫函數了。
首先是主函數：
這里復制一下examples中的imagenet裡面的一個主函數cnn_dicnn,然後修改一下裡面的路徑,程序為：
滿意請採納
3. 利用spss軟體如何建立數據集，求過程！！！
SPSS是一個統計功能非常完善的軟體
SPSS軟體的特點
一、集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表製作、圖形繪制為一體。從理論上說，只要計算機硬碟和內存足夠大，SPSS可以處理任意大小的數據文件，無論文件中包含多少個變數，也不論數據中包含多少個案例。
二、統計功能囊括了《教育統計學》中所有的項目，包括常規的集中量數和差異量數、相關分析、回歸分析、方差分析、卡方檢驗、t檢驗和非參數檢驗；也包括近期發展的多元統計技術，如多元回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析和因子分析等方法，並能在屏幕（或列印機）上顯示（列印）如正態分布圖、直方圖、散點圖等各種統計圖表。從某種意義上講，SPSS軟體還可以幫助數學功底不夠的使用者學習運用現代統計技術。使用者僅需要關心某個問題應該採用何種統計方法，並初步掌握對計算結果的解釋，而不需要了解其具體運算過程，可能在使用手冊的幫助下定量分析數據。
三、自從1995年SPSS公司與微軟公司合作開發SPSS界面後，SPSS界面變得越來越友好，操作也越來越簡單。熟悉微軟公司產品的用戶學起SPSS操作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜單式，一般稍有統計基礎的人經過三天培訓即可用SPSS做簡單的數據分析，包括繪制圖表、簡單回歸、相關分析等等，關鍵在於如何進行結果分析及解釋，這一方面需要學習一些數理統計的基本知識，另一方面也要多進行實踐，在實踐中了解各種統計結果的實際意義。
希望能幫到你，如果沒問題的話，麻煩採納一下，謝謝你！
4. 怎樣生成數據挖掘的數據集,使用數據集進行關聯規則Apriori演算法，只想要純數據集，我想用VF編程實現挖掘。
當你把整個文件打開的時候說明文件已經被load到內存里了。所以請檢查你的內存是否夠大，或者虛擬內存太小。 按理來說T10I4D100K.dat是很小的一個文件，雖然有10W行，但寬度很小啊。 建議你把虛擬內存調大一點，關閉其他佔用大量內存的程序，例如IE，等等。 再么就是看看你的程序是否設計合理。這點兒數據根本不能算做大數據集。 over!
5. 請問下面的數據集用Python怎麼生成，謝謝！
下面都是散點，每堆點圍繞在一個中心隨機散開，給你個方案，你去網路搜一下 matplotlib 散點圖， 然後有個例子是隨機生成點的x和y坐標的，然後改改成你需要的多個堆。
6. 如何根據CIFAR-10的格式製作自己的數據集
主要結構是兩個全控的電壓控制型逆變器或電流控制型逆變器，由於控制演算法以及實現難度的關系，目前電壓控制型逆變器構成的UPFC佔主流。
兩個逆變器分別並、串入系統，從而達到UPFC的各項功能！
7. tensorflow如何製作自己的數據集
Tensorflow提供了很多種Dataset,
從tensor對象創建，從text文件創建，從tfrecord文件創建，從二進制創建，
參考：
飛升之路Tensorflow-創建Dataset
8. fcn中圖像語義分割voc數據集的lmdb數據怎樣製作
有兩種方法：
1）可製作兩個lmdb文件，一個Data項是原始圖像，Label可為0，另一個Data項為分割後的標注圖像，Label為0。使用中caffe是支持多個lmdb輸入的。
2）將原始圖像(如3通道)，標注圖像(1通道)，合在一起成4通道，然後寫在一個lmdb中，然後導入後使用Slice層將其切開。這種方法就不能直接使用現有的convert_imageset來轉換了，可參考其實現自己寫一下。
9. 製作cifar10數據集的python版代碼
MNIST 數據集
混合的國家標准和技術 (簡稱 MNIST) 由紅外研究員，作為基準來比較不同的紅外演算法創建數據集。 其基本思想是如果你有你想要測試紅外的演算法或軟體的系統，可以運行您的演算法或系統針對 MNIST 的數據集和比較您的結果與其他系統以前發布成果。
數據集包含的共 70,000 圖像 ； 60,000 訓練圖像 （用於創建紅外模型） 和 10,000 測試圖像 （用於評估模型的精度）。 每個 MNIST 圖像是一個單一的手寫的數字字元的數字化的圖片。 每個圖像是 28 x 28 像素大小。 每個像素值是 0，表示白色，至 255，表示黑。 中間像素值表示的灰度級。 圖 2 顯示了訓練集的前八位的圖像。 對應於每個圖像的實際數字是顯然對人，但確定數字是非常困難的挑戰的計算機。
圖 2 首八 MNIST 訓練圖像
奇怪的是，訓練數據和測試數據均存儲在兩個文件中，而不是在單個文件中。 其中一個文件包含圖像的像素值和，另一個包含圖像的標簽信息 （0 到 9）。 每個的四個文件還包含標頭信息，和所有的四個文件都存儲在已經使用 gzip 格式壓縮的二進制格式。
注意在圖 1，該演示程序使用僅 60,000 項目訓練集。 測試集的格式是相同的訓練集。 MNIST 文件的主存儲庫是目前位於 yann.lecun.com/exdb/mnist。 培訓的像素數據存儲在文件火車-圖像-idx3-ubyte.gz 和培訓標簽數據存儲在文件火車-標簽-idx1-ubyte.gz。 若要運行該演示程序，您需要轉到 MNIST 的存儲庫站點，下載並解壓的兩個培訓數據文件。 將文件解壓縮，我用的免費的開源 7-Zip 實用程序。
創建 MNIST 查看器
若要創建 MNIST 演示程序，我發起了 Visual Studio，創建一個名為 MnistViewer 的新 C# Windows 窗體項目。 演示有沒有重大的.NET 版本依賴關系，因此，任何版本的 Visual Studio 應該工作。
模板代碼載入到 Visual Studio 編輯器後，我設置的 UI 控制項。 我添加了兩個 TextBox 控制項 (textBox1，textBox2) 要堅持兩個解壓後的培訓文件的路徑。 我添加一個按鈕控制項 (button1)，並給了它一個標簽載入圖像。 我添加了兩個多個 TextBox 控制項 （textBox3，textBox4） 以保存當前圖像索引和下一個圖像索引的值。 我使用 Visual Studio 設計器，分別設置"NA"和"0，"這些控制項的初始值。
我添加了一個 ComboBox 控制項 (comboBox1) 的圖像放大倍數值。 使用設計器，我去到該控制項的項集合，添加字元串"1"到"10"。我添加了第二個按鈕控制項 (button2)，並給了它一個標簽的顯示下一次。 我添加了 PictureBox 控制項 (pictureBox1)，將其背景色屬性設置為 ControlDark，以便看到控制項的輪廓。 我將圖片框大小設置為 280 x 280 允許最多 10 倍的放大倍率 （回顧 MNIST 圖像是 28 x 28 像素為單位）。 我添加了第五個 （textBox5） 文本框以顯示十六進制值的圖像，然後將其多行屬性設置為 True 和其字體屬性設置為 8.25 磅 Courier New 和擴大其大小到 606 x 412。 而且，最後，我添加了一個列表框控制項 （listBox1) 的日誌記錄消息。