FashionMNIST( root="data", # test dataset 设置为 False train=True, download=True, # transform 这个参数非常重要,通常用来做数据集格式转换、数据清洗、数据归一化等 # ToTensor() 这个参数用在图像领域,将 numpy 图片转换成 torch image transform=ToTensor() ) ### ### # 例子2 ds = datasets.Fashion...
datasets.CIFAR10("./dataset", download=True, train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) # 加载测试集,batch_size=64 意味着每次从test_data中取64个数据进行打包 test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False) # 实例化...
CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 划分数据集为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform), datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transfor...
print(targets) debug 过程中, 查看 data_train 的属性 建议 download=True 当我们使用 dataset的 时候,最好设置download=True,通过设置参数为True,使得我们给定的 root 文件夹不存在数值的时候,自动下载文件,倘若存在的时候,并不会下载文件;也就是说,download=True,代码不容易出现一下奇奇怪怪的错误 资源下载 当...
train=True, download=True, transform=ToTensor(), target_transform = Lambda(lambday: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)) ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, ...
download:是布尔类型,表示是否下载数据集。如果为 True,则会自动从网上下载这个数据集,存储到 root 指定的位置。如果指定位置已经存在数据集文件,则不会重复下载; train:是布尔类型,表示是否加载训练集数据。如果为 True,则只加载训练数据。如果为 False,则只加载测试数据集。这里需要注意,并不是所有的数据集都做了...
dataset = MyMNISTDataset(root='./data', train=True, transform=transform) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) 在上面的示例中,我们创建了一个DataLoader对象,并将自定义的MyMNISTDataset对象作为参数传递给DataLoader。我们还设置了batch_size...
train=True, transform=transform ) 这里的train_data做为dataset对象,它拥有许多熟悉,我们可以通过以下方法获取样本数据的分类类别集合、样本的特征维度、样本的标签集合等信息。 classes = train_data.classes num_features = train_data.data[0].shape[0] ...
import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderclass GetTrainTestData(Dataset):def __init__(self, input_len, output_len, train_rate, is_train=True):super().__init__()# 使用sin函数返回10000个时间序列,如果不自己构造数据,就使用numpy,pandas等读取自己的数据为x...
class GetTrainTestData(Dataset): def __init__(self, input_len, output_len, train_rate, is_train=True): super().__init__() # 使用sin函数返回10000个时间序列,如果不自己构造数据,就使用numpy,pandas等读取自己的数据为x即可。 # 以下数据组织这块既可以放在init方法里,也可以放在getitem方法里 ...