训练集几个文件夹_2023/9/5——linux下载/解压ImageNet2012数据集

A. 2023/9/5——linux下载/解压ImageNet2012数据集

本文处理的是ILSVRC2012数据集。

下载训练集（ILSVRC2012_img_train.tar）与验证集（ILSVRC2012_img_val.tar）。

执行命令将训练集解压至train目录，进入train目录查看文件数量，确保成功解压1281167张图片。

对于验证集，先进入根目录，创建解压文件夹，将验证集图像解压至val目录下。

验证集解压后直接存放于val目录，需手动分类至1000个文件夹。

通过解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz文件获取验证集图像名及类别标签映射。

在/home/data/imagenet目录下编写Python脚本“unzip.py”，用于自动分类验证集图像。

运行脚本后，训练集与验证集各自生成1000个文件夹。

训练集与验证集均成功组织为1000个文件夹，便于后续模型训练与评估。

B. lora模型怎么训练

1.全面充分的采集训练素材：列如在角色训练素材中，应该有各种角度、表情、光线等情况下的素材，这样才能确保模型具有较好的泛化性。

5.过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型观察过拟合和欠拟合的问题，再进一步通过调整训练素材和正则化等手段来优化。

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