导入预加载的数据集: 以下代码是演示如何从 TorchVision 加载 Fashion-MNIST 数据集的示例。 Fashion-MNIST 是 Zalando 文章图像的数据集,由 60,000 个训练示例和 10,000 个测试示例组成。 每个示例都包含 28×28 灰度图像和来自 10 个类别之一的相关标签。 from torchvision import datasets from torchvision.transf...
使用torchvision.datasets模块可以加载cifar10数据集,涉及函数为torchvision.datasets.CIFAR10(root, train, download) root: cifar10数据集存放目录 train: True,表示加载训练数据集,False,表示加载验证数据集 download: True,表示cifar10数据集在root指定的文件夹不存在时,会自动下载,False,表示不管root指定文件夹是否存在...
一、下载cifar10数据集: 官网太慢了,下面给个百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/10cpixjPtBOLeGuxjXgwvLA 提取码:vu0v 二、修改cifar10.load_data()源码 三处修改的地方: cifar10.load_data()源码: # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache...
cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 1. 2. 注意:在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10.py from __future__ import absolute_import from __future__ ...
#自定义加载cifar10数据集 from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os from PIL import Image import numpy as np import glob label_name = ["airplane", "automobile", "bird", "cat", "deer", "dog", ...
简介:TensorFlow加载cifar10数据集 加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py'(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意:在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 ...
加载cifar10数据集 代码语言:javascript 复制 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意:在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10.py 代码语言:javascript 复制 ...
手动下载cifar10数据集集成到tensorflow.keras 下载路径 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 将下载的压缩文件夹放入目标文件夹(请勿解压) C:\Users\think\.keras\datasets 但tensorflow.keras识别的文件名,不是下载的文件名 所以把 ...
1.从官网下载数据集 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 2. 把下载好的 cifar-10-python.tar.gz 移到C:\Users{你的用户名}.keras\datasets, 并改名为cifar-10-batches-py.tar.gz 其他操作(如解压)都不需要! 3. (x,y),(x_test,y_test)=datasets.cifar10.load_data() 再...
importnumpyasnpfromglobimportglobimportosimportskimage.transformimportskimage.ioimportrandomimportmatplotlib.colors image_h=480image_w=640classResize(object):def__call__(self,sample):image,depth,label=sample['image'],sample['depth'],sample['label']# Bi-linearimage=skimage.transform.resize(image,(ima...