如何解析Google Quick，Draw中的.npy文件！卷积网络具有deeplearning4j的数据集？

问题描述

我刚开始使用dl4j。看完一些示例后，我认为我可以实现一个简单的卷积网络，对Google Quick，Draw中的图像子集进行分类！数据集。我从示例中使用的DataIterator是针对特定数据集（MNIST，CIFAR等）定制的。

我将如何创建一个自定义DataIterator，将一堆.npy文件转换为可以加载到网络中的格式。更重要的是，这是正确的方法吗？

解决方法

Deeplearning4j可以解析numpy输出。 您可以在此处使用各种numpy方法： https://github.com/eclipse/deeplearning4j/blob/master/nd4j/nd4j-backends/nd4j-api-parent/nd4j-api/src/main/java/org/nd4j/linalg/factory/Nd4j.java#L5654

示例： INDArray arr = Nd4j.createFromNpyFile（yourFile）;

数据集只是2个ndarray，因此您可以通过以下方式创建数据集： DataSet d =新的DataSet（功能，标签）

datasetiterator只是返回数据集。您需要做的就是使用上面的npy文件创建在数据集中读取数据集迭代器接口。