Обычно модели машинного обучения строят в jupyter-ноутбуках, код которых выглядит, мягко говоря, не очень — длинные простыни из лапши выражений и вызовов "на коленке" написанных функций. Понятно, что такой код почти невозможно поддерживать, поэтому каждый проект переписывается чуть ли не с нуля. А о внедрении этого кода в production даже подумать страшно.



Поэтому сегодня представляем на ваш строгий суд превью python'овской библиотеки по работе с датасетами и data science моделями. С ее помощью ваш код на python'е может выглядеть так:


my_dataset.
load('/some/path').
normalize().
resize(shape=(256, 256, 256)).
random_rotate(angle=(-30, 30)).
random_crop(shape=(64, 64, 64))

for i in range(MAX_ITER):
batch = my_dataset.next_batch(BATCH_SIZE, shuffle=True)
# обучаем модель, подавая ей батчи с данными

В этой статье вы узнаете об основных классах и методах, которые помогут сделать ваш код простым, понятным и удобным.


[Читать дальше →][1]

[1]: https://habrahabr.ru/post/326656/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut