本文整理汇总了Python中dataset.Dataset.toarray方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Dataset.toarray方法的具体用法？Python Dataset.toarray怎么用？Python Dataset.toarray使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类dataset.Dataset的用法示例。
在下文中一共展示了Dataset.toarray方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: len
# 需要导入模块: from dataset import Dataset [as 别名]
# 或者: from dataset.Dataset import toarray [as 别名]
train_red = glob.glob('data/*/red/*.png')
train_yellow = glob.glob('data/*/yellow/*.png')
print len(train_none)+len(train_red)+len(train_yellow)
print("Found total of %i files:" % (len(train_none)+len(train_red)+len(train_yellow)))
print(" - %i no trains," % len(train_none))
print(" - %i red trains," % len(train_red))
print(" - %i yellow ones.\n" % len(train_yellow))
ds = Dataset()
ds.store(train_none, 0, times=1)
ds.store(train_yellow, 1, times=4)
ds.store(train_red, 2, times=8)
X, y = ds.toarray()
nn = mlp.Classifier(
layers=[
mlp.Layer("Rectifier", units=64, dropout=0.3),
mlp.Layer("Rectifier", units=48, dropout=0.1),
mlp.Layer("Rectifier", units=32),
mlp.Layer("Softmax")],
learning_rate=0.01,
learning_rule='rmsprop',
n_iter=10,
n_stable=10,
batch_size=50,
valid_set=(X,y),
verbose=1)