cifar10_testset = datasets.CIFAR10(root='data/', train=False, download=True, transform=None) ``` ```python from torch.utils.data import DataLoader # 创建DataLoader mnist_trainloader = DataLoader(dataset=mnist_trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=4) mnist_testloader = DataLoa...
PyTorch内置了一些数据集(如CIFAR10),作为DataSet的子类实现。 读取数据集 下面的案例展示了如何读取内置数据集FashionMNIST。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotasplttraining_data=datasets.FashionMNIST(root="data",train...
CIFAR10('./data', train=False, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(), normalize])) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True, pin_memory=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle_test...
在Keras中,有一个datasets模块可以用来加载常见的数据集,如MNIST手写数字数据集、CIFAR-10图像数据集等。下面是一个使用Keras加载CIFAR-10图像数据集的示例代码: fromkeras.datasetsimportcifar10# 加载CIFAR-10数据集(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=cifar10.load_data()# 打印训练集的形状和...
dataset_test = datasets.CIFAR10(root=path, train=False, download=True, transform=transform)elifdataset =='celebA': dataset_test = utils.load_celebA(path +'celebA', transform=transforms.Compose( [transforms.CenterCrop(160), transforms.Scale(64), transforms.ToTensor()]), batch_size=batch_size)el...
CIFAR CLASS torchvision.datasets.CIFAR10(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False) CIFAR10 数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像。 有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练 batch 和一个测试 batch ,每个 batch 有10000个图像。
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from torchvision.datasets import CIFAR10 #自定义数据集 class ModifiedCIFAR10(CIFAR10): def __init__(self, root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False): super(ModifiedCIFAR10, self).__init__(root, train=train, transform=transform, target_transform=target_transform,...
dataset=datasets.load_dataset('cifar10')image=dataset['train'][0] 1. 2. 这样,我们就可以访问图像数据集中的第一个图像了。我们可以使用PIL库或其他图像处理库来显示和处理这些图像。 示例:使用datasets库进行情感分类 让我们通过一个例子来演示如何使用datasets库进行情感分类任务。我们将使用IMDB电影评论数据集...
dataset = datasets.CIFAR10(options.data_dir, train=True, download=True, transform=transform)elifoptions.dataset =='cifar100': dataset = datasets.CIFAR100(options.data_dir, train=True, download=True, transform=transform)else: dataset = datasets.ImageFolder(root=options.data_dir, transform=transform...