花卉数据集 （花卉数据集灰度化的图片）

本篇文章给大家谈谈花卉数据集 ，以及花卉数据集灰度化的图片对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

各类有关于花卉的深度学习数据集

1、7种常见花卉图片数据集，包含雏菊、蒲公英、百合、兰花、玫瑰、向日葵、郁金香，图片总量11，531张，按照70：20：10比例分割为训练、验证、测试数据集。 包含5种常见花卉的原始jpeg图像数据集，共计3670张照片，种类包括雏菊、蒲公英、向日葵、郁金香。

2、“书生”在数据效率方面的提升尤为瞩目：只需要1/10的下游数据，就能超过CLIP基于完整下游数据训练的准确度。

3、②「微软识花」微软亚洲研究院携手中科院植物所推出“微软识花”，其智能花卉识别和知识系统将成为你的“花儿百宝箱”。

4、形色识花APP：这款社交植物应用能让你发现各种花卉，认识众多植物。你随时可以拍照上传，应用将准确地告诉你植物的名称和寓意。它已能识别4000多种植物，准确率高达92%，即便是复杂的多肉植物也能轻松识别。

5、《识花君植物识别》：识花君植物识别仅凭相片或网络图片就可以鉴别花卉植物的品类（拍照识图的深度应用），是基于卷积神经网络的计算深度学习技术，进行多项技术改进以提升图像识别在柔性物体上的识别效果，现在已可以识别上千种常见花卉植物。

GPU多卡并行训练总结(以pytorch为例)

1、**模型并行**：适用于大型模型，当模型太大无法在一块GPU内存中运行时，可以将模型的不同部分分布在不同GPU上。这允许训练更大规模的模型。 **数据并行**：将模型部署在单个GPU上，然后在所有GPU上复制模型，同时进行前向传播和反向误差传播，相当于增加了批量大小。

2、local_rank： 含义：用于指定当前进程运行的GPU设备编号。 作用：在启动训练时，通过命令行传递此参数，PyTorch会将模型分配到指定的GPU上，确保多卡之间的协调工作。例如，python m torch.distributed.launch local_rank=0 main.py表示将模型分配到编号为0的GPU上。

3、首先，我们需要进行一些基础设置： 导入库： 确保已安装必要的Pytorch库和相关的GPU操作模块。 指定GPU： 根据需求，选择单GPU或多GPU环境，代码中明确指定使用哪些GPU。对于多GPU环境，有两种方式：1 单GPU声明： 明确指定一个GPU进行训练，例如：model.to(device=cuda：0)。

4、训练过程：在训练循环中，Pytorch会自动将数据分发到不同的GPU上，并并行执行前向传播和反向传播。最终，梯度会被汇总并更新模型参数。通过以上步骤，你可以在Pytorch中有效地利用多GPU进行模型训练。需要注意的是，合理配置和优化资源分配是提升多GPU训练性能的关键。

5、在PyTorch中使用GPU进行训练，需要按照以下步骤进行：检测CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available命令来检查CUDA是否可用。如果返回True，则表示CUDA可用，可以使用GPU进行训练；如果返回False，则需要检查CUDA的安装和配置。指定使用的GPU：通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定程序可见的GPU。

...基准数据集上线、一键克隆使用迁移学习进行花卉分类

Skin Types数据集：油性、干性和正常皮肤类型数据集，包含23，659个人工翻译的评估对与296，406个机器翻译的训练对，用于皮肤类型识别。教程亮点：迁移学习花卉分类教程：利用DesNet121预训练模型进行花卉图像分类，提供一键克隆功能。

如下表所示，测评基准收集了 26 个下游任务数据集，囊括了 4 种视觉任务类型：分类，检测，分割和深度估计。 在设置上，该基准引入了百分比样本(percentage-shot)，只需要选取整个数据集的一部分，例如 10%、20% ，对比缩小下游任务的训练数据量后的模型性能。

关于鸢尾花数据集的分析

数据集包含3类150条记录，每类各50个数据，每条记录有4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，用于预测鸢尾花卉的品种。导入数据，通过查看数据前五行确认数据完整无缺失，删除ID栏作为特征。统计特征信息，发现方差不接近0，适合用于预测。

本文使用TensorFlow 1版本进行鸢尾花数据集的导入与解析。数据集文件位于本地的keras目录下，具体为C：\Users\1\.keras\datasets\iris_training.csv。数据集包含以下特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的鸢尾花种类标签。

鸢尾花数据集概述：鸢尾花数据集包含150朵鸢尾花，分为三种类型：山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。每朵花有五个属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类。数据探索与描述性统计：使用频率、众数、百分位数、平均值和中位数来描述数据的分布和集中趋势。注意离群值对数据描述的影响。

特征描述：数据集包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征用于描述鸢尾花的形态，是进行预测的基础。 数据预览：在数据集中，每类鸢尾花的样本数量相等，数据分布均匀，易于进行训练和测试。 字段诊断信息：经过检查，数据集没有缺失值或异常值，数据质量较高。

(a) 部分：k-means聚类 为了进行k-means聚类，我们首先需要对鸢尾花数据集进行标准化处理，因为花瓣的宽度相较于其他测量值较小，这有助于聚类算法更公平地评估各特征的重要性。使用k-means聚类将数据集分为两组。我们确保nstart足够大，以便找到最小RSS值的最优模型。