接下来,我们使用torchvision中的datasets模块下载 CIFAR-10 数据集。以下代码将下载训练和测试数据集,并将其加载为 PyTorch 的 DataLoader 对象。 importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 数据预处理,包括转换为张量和标准化transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize...
1、首先按照上面的链接提前下载好数据集 2、进入CIFAR10函数 3、修改url,将url由官网下载改成本地下载
35 [result.depth,result.height,result.width]) #剩下的元素再分割出来,这些就是图片数据,因为这些数据在数据及立面存储的形式是depth * height * width,我们要把这种格式转换成[depth,height,width] 36 37 38 result.uint8image=tf.transpose(depth_major,[1,2,0]) #我们要将之前分割好的图片数据使用tf.t...
下载数据集 打开下面的链接进入官网下载 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 下载完成后先解压缩,之后会得到如下几个文件 data_batch_1 ~ data_batch_5 是划分好的训练数据,每个文件里包含10000张图片,test_batch 是测试集数据,也包含10000张图片。他们的结构是一样的,下面就用 data_batch_1 作为例...
CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。CIFAR-10 是由Hinton 的学生Alex Krizhevsky 和Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10 个类别的RGB 彩色图片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马...
()1819label_bytes=1#如果是Cifar-100数据集,则此处为220result.height=3221result.width=3222result.depth=3#因为是RGB三通道,所以深度是32324image_bytes=result.height * result.width * result.depth#图片样本总元素数量25record_bytes=label_bytes + image_bytes#因为每一个样本包含图片和标签,所以最终的元素...
Cifar10是一个小型的图片分类的数据集,不详细介绍,参照官网: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlwww.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 看域名就知道是外网,不多说肯定知道下载很慢,实测了一下,160M差不多要10多个小时时间,绝望的我托老师从国外下载了之后发给我的,为了方便大家使用我给上传到...
CIFAR10 数据集由加拿大Canadian Institute For Advance Research发布,该数据集包含十大类物体彩色图片,每个类收集6000张32×32大小的图片,共6万张,其中5万张为训练集,1万张为测试集。 CIFAR10数据集 2 下载 可通过下列代码直接下载: (x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() ...
train=True,# 是否加载训练集 download=True,# 如果数据集不存在,自动下载 transform=transform)trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=32,# 每批加载32个样本 shuffle=True # 随机打乱)# 下载与加载测试数据 testset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True...
1.首先下载数据集:官方网站下载过慢,使用此博客中的方式:https://blog.csdn.net/baidu_35113561/article/details/79375701 2.找到下载下来的压缩文件cifar-10-python.tar.gz,如果是window系统则是保存在C:\Users\xxx\.keras\datasets目录中,将此文件改名为cifar-10-batches-py.tar.gz,解压到当前目录下。