如何制作数据集

1. 如何制作像mnist，CIFAR-10格式的数据集

MNIST 数据集
混合的国家标准和技术 (简称 MNIST) 由红外研究员，作为基准来比较不同的红外算法创建数据集。 其基本思想是如果你有你想要测试红外的算法或软件的系统，可以运行您的算法或系统针对 MNIST 的数据集和比较您的结果与其他系统以前发布成果。
数据集包含的共 70,000 图像 ； 60,000 训练图像 （用于创建红外模型） 和 10,000 测试图像 （用于评估模型的精度）。 每个 MNIST 图像是一个单一的手写的数字字符的数字化的图片。 每个图像是 28 x 28 像素大小。 每个像素值是 0，表示白色，至 255，表示黑。 中间像素值表示的灰度级。 图 2 显示了训练集的前八位的图像。 对应于每个图像的实际数字是显然对人，但确定数字是非常困难的挑战的计算机。

图 2 首八 MNIST 训练图像
奇怪的是，训练数据和测试数据均存储在两个文件中，而不是在单个文件中。 其中一个文件包含图像的像素值和，另一个包含图像的标签信息 （0 到 9）。 每个的四个文件还包含标头信息，和所有的四个文件都存储在已经使用 gzip 格式压缩的二进制格式。
注意在图 1，该演示程序使用仅 60,000 项目训练集。 测试集的格式是相同的训练集。 MNIST 文件的主存储库是目前位于 yann.lecun.com/exdb/mnist。 培训的像素数据存储在文件火车-图像-idx3-ubyte.gz 和培训标签数据存储在文件火车-标签-idx1-ubyte.gz。 若要运行该演示程序，您需要转到 MNIST 的存储库站点，下载并解压的两个培训数据文件。 将文件解压缩，我用的免费的开源 7-Zip 实用程序。
创建 MNIST 查看器
若要创建 MNIST 演示程序，我发起了 Visual Studio，创建一个名为 MnistViewer 的新 C# Windows 窗体项目。 演示有没有重大的.NET 版本依赖关系，因此，任何版本的 Visual Studio 应该工作。
模板代码加载到 Visual Studio 编辑器后，我设置的 UI 控件。 我添加了两个 TextBox 控件 (textBox1，textBox2) 要坚持两个解压后的培训文件的路径。 我添加一个按钮控件 (button1)，并给了它一个标签加载图像。 我添加了两个多个 TextBox 控件 （textBox3，textBox4） 以保存当前图像索引和下一个图像索引的值。 我使用 Visual Studio 设计器，分别设置"NA"和"0，"这些控件的初始值。
我添加了一个 ComboBox 控件 (comboBox1) 的图像放大倍数值。 使用设计器，我去到该控件的项集合，添加字符串"1"到"10"。我添加了第二个按钮控件 (button2)，并给了它一个标签的显示下一次。 我添加了 PictureBox 控件 (pictureBox1)，将其背景色属性设置为 ControlDark，以便看到控件的轮廓。 我将图片框大小设置为 280 x 280 允许最多 10 倍的放大倍率 （回顾 MNIST 图像是 28 x 28 像素为单位）。 我添加了第五个 （textBox5） 文本框以显示十六进制值的图像，然后将其多行属性设置为 True 和其字体属性设置为 8.25 磅 Courier New 和扩大其大小到 606 x 412。 而且，最后，我添加了一个列表框控件 （listBox1) 的日志记录消息。
后放置 UI 控件拖到 Windows 窗体，添加三个类范围字段：
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;
...

第一次两个字符串指向解压后的培训数据文件的位置。 你会需要编辑这些要运行演示的两个字符串。 第三个字段是一个程序定义 DigitImage 对象的数组。
我编辑窗体的构造函数略成 textBox1 和 textBox2 地点的文件路径，并给予放大倍数初始值 6：
public Form1()
{
InitializeComponent();
textBox1.Text = pixelFile;
textBox2.Text = labelFile;
comboBox1.SelectedItem = "6";
this.ActiveControl = button1;
}

我用的 ActiveControl 属性来设置初始焦点到 button1 控件，只是为了方便。

2. 深度学习的数据集都是怎样生成的

你好
genet网络的预训练模型训练自己的数据集。
Ok首先是自己的数据集了。Matconvnet中训练imagenet的数据集的准备不像caffe这些工具箱弄得那么好，弄个train文件夹，test文件夹，以及两个txt索引就好了，感觉很不人性。后面我将会将其输入改为这种人性的类型输入格式。
但是其类别索引是从0开始的，这在matlab中是不符合的，所以我将其改成从1开始的。同时添加了一个类class标签的txt，改完的
下载完打开这个文件夹看到：

其中train就是训练所用到的所有图片，test为测试所有图片，train_label为对应图片的名字以及跟随的类标签（从1开始），打开txt可以看到为：

这种格式的txt相信应该很容易从你自己的数据集中弄到。依次类推，test.txt中存放的是test文件夹所有图片的名字以及其类别。
Classind 就是每一类表示的分类的名字。

数据准备好了，放在哪呢？我们在Matconvnet的工具箱目录下新建一个文件夹为data，然后将这个数据集放进去，如下：

我们是在训练好的model上继续训练，所以需要一个model，再在这文件夹下建立一个models文件夹，然后把imagenet-vgg-f.mat放入到models里面。这里我们使用的是vgg-f的model，这个model在前两节说到了，自己去下载。
接着就是网络训练了。再建立一个文件夹train，可以编写函数了。
首先是主函数：
这里复制一下examples中的imagenet里面的一个主函数cnn_dicnn,然后修改一下里面的路径,程序为：
满意请采纳

3. 利用spss软件如何建立数据集，求过程！！！

SPSS是一个统计功能非常完善的软件

SPSS软件的特点

一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。

二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。

三、自从1995年SPSS公司与微软公司合作开发SPSS界面后，SPSS界面变得越来越友好，操作也越来越简单。熟悉微软公司产品的用户学起SPSS操作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜单式，一般稍有统计基础的人经过三天培训即可用SPSS做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等，关键在于如何进行结果分析及解释，这一方面需要学习一些数理统计的基本知识，另一方面也要多进行实践，在实践中了解各种统计结果的实际意义。

希望能帮到你，如果没问题的话，麻烦采纳一下，谢谢你！

4. 怎样生成数据挖掘的数据集,使用数据集进行关联规则Apriori算法，只想要纯数据集，我想用VF编程实现挖掘。

当你把整个文件打开的时候说明文件已经被load到内存里了。所以请检查你的内存是否够大，或者虚拟内存太小。 按理来说T10I4D100K.dat是很小的一个文件，虽然有10W行，但宽度很小啊。 建议你把虚拟内存调大一点，关闭其他占用大量内存的程序，例如IE，等等。 再么就是看看你的程序是否设计合理。这点儿数据根本不能算做大数据集。 over!

5. 请问下面的数据集用Python怎么生成，谢谢！

下面都是散点，每堆点围绕在一个中心随机散开，给你个方案，你去网络搜一下 matplotlib 散点图， 然后有个例子是随机生成点的x和y坐标的，然后改改成你需要的多个堆。

6. 如何根据CIFAR-10的格式制作自己的数据集

主要结构是两个全控的电压控制型逆变器或电流控制型逆变器，由于控制算法以及实现难度的关系，目前电压控制型逆变器构成的UPFC占主流。
两个逆变器分别并、串入系统，从而达到UPFC的各项功能！

7. tensorflow如何制作自己的数据集

Tensorflow提供了很多种Dataset,

从tensor对象创建，从text文件创建，从tfrecord文件创建，从二进制创建，

参考：

飞升之路Tensorflow-创建Dataset

8. fcn中图像语义分割voc数据集的lmdb数据怎样制作

有两种方法：
1）可制作两个lmdb文件，一个Data项是原始图像，Label可为0，另一个Data项为分割后的标注图像，Label为0。使用中caffe是支持多个lmdb输入的。
2）将原始图像(如3通道)，标注图像(1通道)，合在一起成4通道，然后写在一个lmdb中，然后导入后使用Slice层将其切开。这种方法就不能直接使用现有的convert_imageset来转换了，可参考其实现自己写一下。

9. 制作cifar10数据集的python版代码

MNIST 数据集
混合的国家标准和技术 (简称 MNIST) 由红外研究员，作为基准来比较不同的红外算法创建数据集。 其基本思想是如果你有你想要测试红外的算法或软件的系统，可以运行您的算法或系统针对 MNIST 的数据集和比较您的结果与其他系统以前发布成果。
数据集包含的共 70,000 图像 ； 60,000 训练图像 （用于创建红外模型） 和 10,000 测试图像 （用于评估模型的精度）。 每个 MNIST 图像是一个单一的手写的数字字符的数字化的图片。 每个图像是 28 x 28 像素大小。 每个像素值是 0，表示白色，至 255，表示黑。 中间像素值表示的灰度级。 图 2 显示了训练集的前八位的图像。 对应于每个图像的实际数字是显然对人，但确定数字是非常困难的挑战的计算机。

图 2 首八 MNIST 训练图像
奇怪的是，训练数据和测试数据均存储在两个文件中，而不是在单个文件中。 其中一个文件包含图像的像素值和，另一个包含图像的标签信息 （0 到 9）。 每个的四个文件还包含标头信息，和所有的四个文件都存储在已经使用 gzip 格式压缩的二进制格式。
注意在图 1，该演示程序使用仅 60,000 项目训练集。 测试集的格式是相同的训练集。 MNIST 文件的主存储库是目前位于 yann.lecun.com/exdb/mnist。 培训的像素数据存储在文件火车-图像-idx3-ubyte.gz 和培训标签数据存储在文件火车-标签-idx1-ubyte.gz。 若要运行该演示程序，您需要转到 MNIST 的存储库站点，下载并解压的两个培训数据文件。 将文件解压缩，我用的免费的开源 7-Zip 实用程序。
创建 MNIST 查看器
若要创建 MNIST 演示程序，我发起了 Visual Studio，创建一个名为 MnistViewer 的新 C# Windows 窗体项目。 演示有没有重大的.NET 版本依赖关系，因此，任何版本的 Visual Studio 应该工作。
模板代码加载到 Visual Studio 编辑器后，我设置的 UI 控件。 我添加了两个 TextBox 控件 (textBox1，textBox2) 要坚持两个解压后的培训文件的路径。 我添加一个按钮控件 (button1)，并给了它一个标签加载图像。 我添加了两个多个 TextBox 控件 （textBox3，textBox4） 以保存当前图像索引和下一个图像索引的值。 我使用 Visual Studio 设计器，分别设置"NA"和"0，"这些控件的初始值。
我添加了一个 ComboBox 控件 (comboBox1) 的图像放大倍数值。 使用设计器，我去到该控件的项集合，添加字符串"1"到"10"。我添加了第二个按钮控件 (button2)，并给了它一个标签的显示下一次。 我添加了 PictureBox 控件 (pictureBox1)，将其背景色属性设置为 ControlDark，以便看到控件的轮廓。 我将图片框大小设置为 280 x 280 允许最多 10 倍的放大倍率 （回顾 MNIST 图像是 28 x 28 像素为单位）。 我添加了第五个 （textBox5） 文本框以显示十六进制值的图像，然后将其多行属性设置为 True 和其字体属性设置为 8.25 磅 Courier New 和扩大其大小到 606 x 412。 而且，最后，我添加了一个列表框控件 （listBox1) 的日志记录消息。