Cuando tu trabajo diario incluye mucha edición de documentos, ya sabes que cada formato de documento requiere su propio enfoque y, en algunos casos, aplicaciones particulares. Manejar un archivo de imagen que parece simple puede detener todo el proceso, especialmente cuando intentas editar con software insuficiente. Para evitar este tipo de problemas, encuentra un editor que pueda cubrir todos tus requisitos sin importar el formato del archivo y establece datos en la imagen sin obstáculos.
Con DocHub, vas a trabajar con una herramienta de edición multifuncional para cualquier ocasión o tipo de documento. Reduce el tiempo que solías invertir en navegar por la funcionalidad de tu antiguo software y aprende de nuestro diseño de interfaz intuitivo mientras realizas el trabajo. DocHub es una plataforma de edición en línea optimizada que maneja todos tus requisitos de procesamiento de documentos para prácticamente cualquier archivo, incluyendo imágenes. Ábrelo y ve directamente a la productividad; no se requiere capacitación previa ni leer manuales para disfrutar de los beneficios que DocHub aporta a la gestión de documentos. Comienza dedicando unos momentos a registrar tu cuenta ahora.
Ve las mejoras en el procesamiento de tus documentos justo después de abrir tu cuenta de DocHub. Ahorra tiempo en la edición con nuestra plataforma única que puede ayudarte a ser más productivo con cualquier formato de archivo con el que tengas que trabajar.
¿Qué está pasando, todo el mundo? y bienvenidos a la parte 2 de nuestro tutorial de aprendizaje profundo con Python, TensorFlow y Keras. En este tutorial, de lo que vamos a hablar es de cómo cargar un conjunto de datos externo. El conjunto de datos externo que vamos a usar es este conjunto de datos de gatos y perros de Microsoft. Inicialmente fue para un desafío de Kaggle y la idea es tomar fotos de gatos y perros y luego identificarlos alimentándolos a través de una red neuronal y haciendo que la red neuronal diga si eso es un gato o un perro. Así que adelante, descarga ese conjunto de datos y luego, una vez que tengas ese conjunto de datos, déjame mostrarte un ejemplo aquí. Lo que deberías ver es algo así. Así que deberías obtener dos directorios. Estos dos los he añadido, pero lo que deberías tener es gato y perro, y luego aquí deberías tener algunas imágenes de gatos y perros, en este caso un montón de perros. Así que cada uno tiene como 12,500 muestras, así que deberías tener suficientes ejemplos para enseñar a un modelo qué es un gato y qué es un perro.
