pt.abravanelhall.net
Novas receitas

Carregando… Veja o

Carregando… Veja o


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


COPYRIGHT © 2020 Tribune Publishing. TODOS OS DIREITOS RESERVADOS THE DAILY MEAL ® É MARCA REGISTRADA DE PUBLICAÇÃO DA TRIBUNA.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Antes de começar, precisamos instalar o torchaudio para ter acesso ao conjunto de dados.

  1. Importe todas as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados
  2. Acesse os dados no conjunto de dados
  3. Carregando os dados
  4. Repita os dados
  5. [Opcional] Visualize os dados

1. Importe as bibliotecas necessárias para carregar nossos dados¶

Para esta receita, usaremos tocha e torchaudio. Dependendo de quais conjuntos de dados integrados você usa, você também pode instalar e importar torchvision ou torchtext.

2. Acesse os dados no conjunto de dados¶

O conjunto de dados Yesno em torchaudio apresenta sessenta gravações de um indivíduo dizendo sim ou não em hebraico, com cada gravação tendo oito palavras (leia mais aqui).

torchaudio.datasets.YESNO cria um conjunto de dados para YesNo.

Cada item no conjunto de dados é uma tupla da forma: (forma de onda, taxa de amostra, rótulos).

Você deve definir uma raiz para o conjunto de dados Yesno, que é onde o conjunto de dados de treinamento e teste existirá. Os outros parâmetros são opcionais, com seus valores padrão mostrados. Aqui estão algumas informações úteis adicionais sobre os outros parâmetros:

Ao usar esses dados na prática, é uma prática recomendada provisionar os dados em um conjunto de dados de “treinamento” e um conjunto de dados de “teste”. Isso garante que você tenha dados fora da amostra para testar o desempenho do seu modelo.

3. Carregando os dados¶

Agora que temos acesso ao conjunto de dados, devemos passá-lo por torch.utils.data.DataLoader. O DataLoader combina o conjunto de dados e um amostrador, retornando um iterável sobre o conjunto de dados.

4. Repita os dados¶

Nossos dados agora são iteráveis ​​usando o data_loader. Isso será necessário quando começarmos a treinar nosso modelo! Você notará que agora cada entrada de dados no objeto data_loader é convertida em um tensor contendo tensores que representam nossa forma de onda, taxa de amostragem e rótulos.

5. [Opcional] Visualize os dados¶

Você pode opcionalmente visualizar seus dados para entender melhor a saída de seu DataLoader.

Parabéns! Você carregou dados com sucesso no PyTorch.


Assista o vídeo: CARREGANDO A CARRETA..PALETES SOLTEIROS E CASADOS. veja como dividir o peso


Comentários:

  1. Xylon

    Tudo acima disse a verdade. Podemos nos comunicar sobre este tema.

  2. Andwyrdan

    O post foi ordenado pelo nosso governo :)

  3. Fenrizil

    Eles são bem versados ​​nisso. Eles podem ajudar a resolver o problema.

  4. Kigale

    Eu confirmo. E eu enfrentei isso. Podemos nos comunicar sobre este tema. Aqui ou em PM.

  5. Gogo

    There can be no mistake here?



Escreve uma mensagem