Как импортировать набор данных ядра Apple в Тури создать?

Question

Недавно я обнаружил, что данные движения ядра яблока (акселерометр, гироскоп и т. Д.) Могут использоваться для создания обучающих моделей. Ссылка ниже показывает пример:

https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/activity_classifier/introduction.md

В этом примере используются данные из большого набора данных (HAPT). В моей ситуации я создаю свой собственный набор данных, использующий записи основных данных о движении при выполнении различных действий (например, прыжки, ходьба, сидение). Следующий шаг - импортировать мой набор данных в Тури, чтобы создать модель. Как этого можно достичь? Может ли кто-нибудь предоставить список шагов, которым нужно следовать?

Спасибо

Answer 1

В идеале вы записали бы свои данные движения в некоторый стандартный формат. Давайте предположим, что это в формате CSV.

walking,jumping,sitting
82,309635,1
82,309635,1
25,18265403,1
30,18527312,8
30,17977769,40
30,18375422,37
30,18292441,38
30,303092,7
85,18449654,3

Вы можете прочитать файл с помощью любого файлового ридера. Чтобы упростить вашу жизнь, панды или рамы могут спасти вас.

In [14]: import turicreate as tc

In [15]: sf = tc.SFrame.read_csv('/tmp/activity.csv')
Finished parsing file /tmp/activity.csv
Parsing completed. Parsed 9 lines in 0.13823 secs.
------------------------------------------------------
Inferred types from first 100 line(s) of file as
column_type_hints=[int,int,int]
If parsing fails due to incorrect types, you can correct
the inferred type list above and pass it to read_csv in
the column_type_hints argument
------------------------------------------------------
Finished parsing file /tmp/activity.csv
Parsing completed. Parsed 9 lines in 0.113868 secs.

In [16]: sf.head()
Out[16]:
Columns:
        walking int
        jumping int
        sitting int

Rows: 9

Data:
+---------+----------+---------+
| walking | jumping  | sitting |
+---------+----------+---------+
|    82   |  309635  |    1    |
|    82   |  309635  |    1    |
|    25   | 18265403 |    1    |
|    30   | 18527312 |    8    |
|    30   | 17977769 |    40   |
|    30   | 18375422 |    37   |
|    30   | 18292441 |    38   |
|    30   |  303092  |    7    |
|    85   | 18449654 |    3    |
+---------+----------+---------+
[9 rows x 3 columns]