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  • imdb完整的数据集

    2020-04-25 20:28:24
    imdb.npz和imdb_word_index.json 互联网电影资料库(Internet Movie Database,简称IMDb)是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
  • 开发了一个定制的VGG16模型,并对从Kaggle和IMDB下载的开源面部数据集进行了训练。 OpenCV,dlib和keras用于辅助面部检测和视频处理。 最终系统可以通过任何给定的图像,视频或实时网络摄像头检测人们的情绪,年龄...
  • 在tensorflow调用imdb数据集时,经常会出现下载中断或者无法下载的问题 下载的keras中默认的imdb下载地址是 https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 但是现在这个地址已经不存在了。 可以将地址改为此网站 ...
  • 直接到官网下载,放到Keras文件夹下面 一般的默认路径如下: C:\Users\Administrator\.keras\datasets 下载地址,下载完直接保存到上面的默认路径即可: ...https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz

    直接到官网下载,放到Keras文件夹下面

    一般的默认路径如下:

    C:\Users\Administrator\.keras\datasets

    下载地址,下载完直接保存到上面的默认路径即可:

    https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz

     

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  • 通过load_data()下载数据失败的时候可以直接选择直接下载数据包,存放到对应的文件夹下即可运行。 C:\Users\Administrator\.keras\datasets = = 其中Administrator是自己的用户名! 数据包地址:...

    通过load_data()下载数据失败的时候可以直接选择直接下载数据包,存放到对应的文件夹下即可运行。

    C:\Users\Administrator\.keras\datasets
    

    = = 其中Administrator是自己的用户名!

    数据包地址:https://download.csdn.net/download/qq_39099905/11896809

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  • Keras的imdb和MNIST数据集无法下载问题解决

    千次阅读 多人点赞 2019-05-05 14:33:35
    比如,图像识别领域的手写识别MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。这些数据库可以用一条代码就可以调用: from keras.datasets import mnist ​from keras.datasets import imdb (x_train, y_...

          keras框架为我们提供了一些常用的内置数据集。比如,图像识别领域的手写识别MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。这些数据库可以用一条代码就可以调用:

    from keras.datasets import mnist
    ​from keras.datasets import imdb
    
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()
    
    //load_data方法的源码如下
       path = get_file(path,
                        origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz',
                        file_hash='599dadb1135973df5b59232a0e9a887c')
        with np.load(path) as f:
            x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train']
            x_test, labels_test = f['x_test'], f['y_test']

              这些数据集是通过 url = https://s3.amazonaws.com进行下载的,但是目前这个网站不能用了,这些数据也使用不了。我们可以通过另一种方式去使用:先下载到本地,在本地调用就好。

    keras数据集分享百度云:https://pan.baidu.com/s/1aZRp0uMkNj2QEWYstaNsKQ

    提取码: 3a2u 

    还用很多其他数据集如图:

    数据集相关介绍可参考(转载):https://blog.csdn.net/qq_37879432/article/details/78557234

    下载后放在C:\Users\Administrator\.keras\datasets文件夹下

    //keras会自动找到数据集/.keras/dataset在这个路径下
    def load_data(path='imdb.npz', num_words=None, skip_top=0,
                  maxlen=None, seed=113,
                  start_char=1, oov_char=2, index_from=3, **kwargs):
        """Loads the IMDB dataset.
    
        # Arguments
            path: where to cache the data (relative to `~/.keras/dataset`).
            num_words: max number of words to include. Words are ranked
                by how often they occur (in the training set) and only
                the most frequent words are kept

    结束。

     

     

     

     

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  • 参考TensorFlow官方教程 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np ...imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb....

    参考TensorFlow官方教程

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    import numpy as np
    print(tf.__version__)
    
    imdb = keras.datasets.imdb
    
    (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
    print("Training entries: {}, labels: {}".format(len(train_data), len(train_labels)))
    #将整数转换回字词
    # A dictionary mapping words to an integer index
    word_index = imdb.get_word_index()
    
    # The first indices are reserved
    word_index = {k:(v+3) for k,v in word_index.items()}
    word_index["<PAD>"] = 0
    word_index["<START>"] = 1
    word_index["<UNK>"] = 2  # unknown
    word_index["<UNUSED>"] = 3
    reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
    def decode_review(text):
        return ' '.join([reverse_word_index.get(i, '?') for i in text])
    #准备数据
    train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,
                                                            value=word_index["<PAD>"],
                                                            padding='post',
                                                            maxlen=256)
    
    test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,
                                                           value=word_index["<PAD>"],
                                                           padding='post',
                                                           maxlen=256)
    #构建模型
    # input shape is the vocabulary count used for the movie reviews (10,000 words)
    vocab_size = 10000
    model = keras.Sequential()
    model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16))
    model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D())
    model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu))
    model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid))
    model.summary()
    #配置模型以使用优化器和损失函数:
    model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    #创建验证集
    x_val = train_data[:10000]
    partial_x_train = train_data[10000:]
    
    y_val = train_labels[:10000]
    partial_y_train = train_labels[10000:]        
    #训练模型
    history = model.fit(partial_x_train,
                        partial_y_train,
                        epochs=40,
                        batch_size=512,
                        validation_data=(x_val, y_val),
                        verbose=1) 
    #评估模型
    results = model.evaluate(test_data, test_labels)
    print(results)  
                  
    

    结果如下:
    在这使用这种相当简单的方法可实现约 87% 的准确率。如果采用更高级的方法,模型的准确率应该会接近 95%。里插入图片描述使用这种相当简单的方法可实现约 87% 的准确率。如果采用更高级的方法,模型的准确率应该会接近 95%。

    小白手敲强行学习过程。。。。

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  • imdb_1972-2019.csv

    2020-03-30 18:19:03
    imdb数据包含列: Title Year Rating Metascore Votes Description Genre Runtime (Minutes) Revenue (Millions) Actors Director
  • keras框架已经内置好了imdb数据集 但是在下载的过程中,产生了许多的问题 这些数据集是通过 url = https://s3.amazonaws.com进行下载的,但是目前这个网站不能用了,这些数据也使用不了。我们可以通过另一种方式去...
  • imdb数据集

    2019-01-08 09:59:02
    原网址下载速度过慢,这里放到本地。imdb电影评分数据集,包含pkl和npz的格式
  • 谷歌的资源国内下载很容易卡住 首先从百度网盘下载数据集压缩包存放到 XXX/tensorflow_datasets 文件夹 链接:imdb_reviews 提取码:vfng 然后修改源码中如下方法 tensorflow_datasets.text.imdb.IMDBReviews#_...
  • 软件包imdb可帮助您从imdb下载系列和电影信息(它使用omdbi api)。 它具有三个功能,一个用于获取有关系列的基本信息,第二个也用于下载剧情简介,演员等。第三个功能用于下载电影信息。 的演练提供了更多信息。 ...
  • imdb完整数据集

    2018-06-26 17:02:49
    包含文件 imdb.npz imdb_word_index.json 互联网电影资料库(Internet Movie Database,简称IMDb)是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
  • Dataset之IMDB影评数据集:IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 IMDB影评数据集的简介 标签数据集包含5万条IMDB影评,专门用于情绪分析。评论的情绪是二元的,这意味着IMDB评级< 5导致情绪得分为0...
  • 机器学习常用数据集
  • 一、IMDB数据集百度网盘下载: 链接:点击下载提取码:mnwy 二、下载之后放到哪: 放到.keras/datasets文件夹下,先找到你的keras安装目录,这是我的安装目录 D:\software\anaconda\envs\tf\Lib\site-packages\...
  • IMDB影评数据集

    2019-03-11 20:42:16
    IMDB影评数据集,Dataset之IMDB影评数据集:IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
  • IMDB数据集.CSV

    2020-08-07 21:58:13
    IMDB数据集,包括 5035部电影的IMDB评分,评分人数,主要导演,主要演员,评论人数,预算及票房,电影类型及出品年份国家。
  • ubuntu下调用keras的数据集,但国内无法下载的问题经常出现 from keras.datasets import imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data() 此时可以采取离线下载的方式,先从国内网站下载好数据集,...
  • keras_IMDB数据集

    2019-03-31 17:16:19
    这个数据集适用于keras内置的数据集——电影情感分类,但由于墙比较厚,所以本人就将其上传以便更好实验和阅读,具体项目请移步(https://blog.csdn.net/qq_32796253/article/details/88835699)
  • IMDB电影评分正负数据集(3个版本的imdb_full.pkl,imdb.pkl以及imdb.npz),用于跑tensorflow的文本分类例程
  • IMDB电影数据集

    2017-09-21 10:11:34
    IMDB电影数据集含有50000个电影评论,分为正反两类。train包中包含25000个正反类评论用于训练,test中包含25000个评论用于测试。
  • python imdb中的IMDb

    千次阅读 2017-02-26 15:04:57
    IMDbPY 是一个 Python 包用来获取和管理 IMDb 电影数据库上关于电影、人物、演员以及公司数据,它可从 IMDb 上获取数据并在本地拷贝存储。程序员可以通过它来轻松访问 IMDb 的数据。 from imdb import IMDb ia = ...
  • IMDB DataSet-数据集

    2021-03-30 17:42:06
    暂无描述
  • R语言爬取imdb电影海报

    千次阅读 2018-04-25 13:48:44
    http://www.imdb.com/search/title?count=100&amp;release_date=2016,2016&amp;title_type=feature。打开页面如下:总共有100页,包含电影1万多部。我只爬取了2000个。(PS:等我截下面这张图时顺序已经和...
  • imdb10000.csv

    2019-02-22 22:26:24
    10,000 of the most popular movies from imdb IMDB1950-2012年IMDB TOP10000排行榜数据
  • imdb.npz数据集

    2018-10-06 00:02:23
    Keras内置的互联网电影数据库(IMDB)数据集,包含50000条评论。
  • 著名的影评数据集imdb.zip里面包含原生数据集raw,train和text数据集分别含有pos和neg样例集

空空如也

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