labels – alistof10000numbersintherange0-9.The number at index i indicates the label of the ith imageinthe array data. 因此,想要制作自己的数据集,只需要把data,label准备好就可以,另外,我们可以读取cifar10存储好的文件,查看其数据格式,以data_batch_1为例(可以通过cifar10_read.py读取): 1 2 3 4...
该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,...
returntrainloader,testloader 三、数据集文件的更多了解 上面的代码可以直接返回trainloader,testloader导入模型。不过我们想看看train文件中信息是如何存储的,这样有利于我们能够根据自己的想法处理数据集。 官网给出了CIFAR10的读取方法,但没有给CIFAR100的。下面的代码可读取,注意CIFAR100的文件编码是“latin1”,而不...
使用自己制作的数据集训练模型 打开data_utils.py,找到下面这段代码,将下载设置为否(download=False),找不到就算了,跳过这步 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 if args.dataset == "cifar10": trainset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, download=False, transform=transform_train) testset = ...
#cc=unpickle("./dataset/cifar-10/cifar-10-batches-py/data_batch_1") #print(cc) data={} list1=[] list2=[] list3=[] #将图片转化为32*32的三通道图片 defimg_tra(): forkinrange(0,num): currentpath=folder+"/"+imglist[k]