第一步:准备数据 mnist开源数据集 第二步:搭建模型 我们这里搭建了一个LeNet5网络 参考代码如下: importtorchfromtorchimportnnclassReshape(nn.Module):defforward(self,x):returnx.view(-1,1,28,28)classLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.net=nn.Sequentia...
ToTensor(),) # datasets.MNIST:是Pytorch的内置函数torchvision.datasets.MNIST,可以导入数据集 # train=True :读入的数据作为训练集 # transform:读入我们自己定义的数据预处理操作 # download=True:当我们的根目录(root)下没有数据集时,便自动下载 2 数据处理 如果是采用pickle.load加载数据,那么我们需要使用map...
3.torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False) 接着我又去百度,拜读了一篇博客和上面的解读torch.utils.data.DataLoader的同一个作者,博客地址 阅读了他的博客我得知了,PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvision.models、tor...