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作者： Limarc Ambalina 编译：ronghuaiyang 原文链接： TensorFlow中最大的30个机器学习数据集 ​ mp.weixin.qq.com 导读 包括图像，视频，音频，文本，非常的全。 largest tensorflow datasets for machine learning 由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。我们已经将下面的列表分为图像、视频、音频和文本数据集。 图像数据集 1、CelebA: 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。 celebrity face images dataset 每幅图像包含5个面部特征点和40个二值属性标注。 2、Downsampled Imagenet：该数据集用于密度估计和生成建模任务。它包含130多万幅物体、场景、车辆、人物等图像。这些图像有两种分辨率：32 x 32和64 x 64。 3、Lsun – Lsun是一个大型图像数据集，用于帮助训练模型理解场景

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。 TensorFlow是由谷歌大脑的研究人员创建、最大的机器学习和数据科学的开源数据库之一。它是一个端到端平台，适合完全没有经验的初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习教程以及一整套公开数据集。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简单介绍一些TensorFlow中用于机器学习的大型数据集。我们将以下数据集的列表分为图像、视频、音频和文本。 TensorFlow图像数据集 CelebA：明星脸属性数据集（CelebA）是最大的公开可用的人脸图像数据集，其中包含200,000多个名人图像。 每个图像包括5个面部标注和40个二进制属性标注。 Downsampling Imagenet：该数据集是为密度估计和生成性建模任务而建立的。它包括了130多万张物体、场景、车辆、人物等图像。这些图像有两种分辨率规格：32×32和64×64。 Lsun—Lsun是一个大规模的图像数据集，创建该数据集是为了帮助训练模型进行场景理解。该数据集包含超过900万张图像，按场景类别划分，如卧室、教室和餐厅。 Bigearthnet—Bigearthnet是另一个大规模数据集，它包含来自Sentinel-2卫星的航空图像。每张图像覆盖了1.2公里×1.2公里的一片地面。该数据集中有43个类别不平衡的标签。 Places

k3s介绍 K3S是一个轻量级的K8S集群，它是Rancher Lab开发的一个新的产品, 目的是在资源有限的设备上面跑K8S。它的最大特点就是小，二进制包只有40MB，只需要512MB的内存就能跑起来。K3S目的是在一些资源受限的设备上面把Kubernetes跑起来，主要的应用场景包括Edge，IoT，CI和ARM等等，至于为什么叫K3S呢，官方就一句话: k3s - 5 less than k8s 官方访问地址： https://k3s.io/ 安装方式 k3s的相关衍生安装工具很多在，比如k3d(类似kind), k3s-ansible, k3sup和官方k3s-install.sh等，每个工具都有其特殊用途 k3d k3d 是一个dind模式安装k3s，创建快速，演示： k3d create --image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/k8ops/k3s:v1.17.3-k3s1 --publish 80:80 --server-arg --no-deploy --server-arg traefik --name istio-test k3d stop --name istio-test k3d start --name istio-test export KUBECONFIG=$(k3d get-kubeconfig --name

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