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ss19:11.07.2019
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| -Hierbei mussten die Datensets zuerst auf die gleiche np.array Größe gebracht werden. Der Datenset von "Images" mit der Größe 45x45 wurde auf die Größe 28x28 mithilfe von [[https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/transform/plot_rescale.html|der Sci-Kit Bibliothek]] gebracht werden. | -Hierbei mussten die Datensets zuerst auf die gleiche np.array Größe gebracht werden. Der Datenset von "Images" mit der Größe 45x45 wurde auf die Größe 28x28 mithilfe von [[https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/transform/plot_rescale.html|der Sci-Kit Bibliothek]] gebracht werden. | ||
| -Nachdem die "images" und "labels" np.arrays kombiniert wurden, hat man diese jeweils global gespeichert (mit np.save()). Somit sind jene wiederaufrufbar, ohne den zugehörigen Code ausführen zu müssen. Die heißen dann images_combined.npy und lables_combined.npy. Der Kombinierte Datensatz ist ungefähr 6GB groß und beinhaltet circa 1 Million Bilder und die dazugehörigen Labels. | -Nachdem die "images" und "labels" np.arrays kombiniert wurden, hat man diese jeweils global gespeichert (mit np.save()). Somit sind jene wiederaufrufbar, ohne den zugehörigen Code ausführen zu müssen. Die heißen dann images_combined.npy und lables_combined.npy. Der Kombinierte Datensatz ist ungefähr 6GB groß und beinhaltet circa 1 Million Bilder und die dazugehörigen Labels. | ||
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