train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) 1. 2. 3. 4. 然后我们加载数据集,使用DataLoader。
def train(): for epoch in range(5): train_loss = 0.0 for batch_idx,data in enumerate(trainloader,0): #初始化 inputs,labels = data #获取数据 optimizer.zero_grad() # 先将梯度设为0 #优化过程 inputs = inputs.cuda() labels = labels.cuda() outputs = net(inputs) #将数据输入到网络...
cifar_train=DataLoader(cifar_train,batch_size=batchsz,shuffle=True)# 按照其要求,这里的参数需要有batch_size,# 在该部分代码前面定义batch_size # 再使数据加载的随机化 cifar_test=datasets.CIFAR10('cifar',train=False,transform=transforms.Compose([transforms.Resize((32,32)),transforms.ToTensor()]),do...
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("data1", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("data1", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) train_data_size =len(train_data) test_data_size =...
defmain():cifar_train=datasets.CIFAR10('cifar',train=True,transform=transforms.Compose([transforms.Resize((32,32)),#.Compose相当于一个数据转换的集合 # 进行数据转换,首先将图片统一为32*32transforms.ToTensor()# 将数据转化到Tensor中]))# 直接在datasets中导入CIFAR10数据集,放在"cifar"文件夹中 ...
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data =torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), ...
x,label =iter(cifar_train).next() iter()可以用来得到dataload的迭代器,然后用迭代器的next方法得到一个batch 通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后我们可以对获取到的迭代器不断使⽤next()函数来获取下⼀条数据 2.做好定义工作,先定义好后面会用到 ...
dataiter = iter(trainloader) #从训练数据中随机取一些数据 images,labels = dataiter.next() print(images.shape) torchvision.utils.save_image(images[1],'test.jpg') #随机保存一张images里面的一张图片看看 for j in cifar10_classes: print(labels[0]) ...
cifar10_data/cifar-10-batches-bin是我们下载的数据的文件夹位置 reshaped_image = inputs_origin() # 这一步start_queue_runner很重要。 # 我们之前有filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames) # 这个queue必须通过start_queue_runners才能启动...
train = False, #选择测试集 transform = transforms.ToTensor(), #转换成Tensor变量 download = True) #从网络上下载图片 #加载数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = train_dataset, batch_size = batch_size, shuffle = True) #将数据打乱 ...