MNIST数据集! (0)踩踩(0) 所需:1积分 MosaicCamera 2025-04-01 17:38:33 积分:1 马赛克 2025-04-01 17:37:45 积分:1 FenicsPy.jl 2025-04-01 17:27:50 积分:1 fem2d 2025-04-01 17:27:15 积分:1 mail-micro-service 2025-04-01 17:19:45 ...
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现在我们还需要数据集的dataloader。这就是TorchVision发挥作用的地方。它让我们用一种方便的方式来加载MNIST数据集。我们将使用batch_size=64进行训练,并使用size=1000对这个数据集进行测试。下面的Normalize()转换使用的值0.1307和0.3081是MNIST数据集的全局平均值和标准偏差,这里我们将它们作为给定值。 TorchVision提供了...
深度学习—Pytorch—手写数字识别 :将MINIST数据集中的手写字体图片按照标签分类,分别保存到本地,并记录数量 importosfromtorchvisionimportdatasets# 输入文件地址id1=input("请输入MNIST文件存放的地址,如果您还没有下载该文件,请输入任意文件夹名称,将会自动下载MNIST:")id2=input("请输入存放图片文件夹名称,该文件...
上面的mnist_train和mnist_test都是torch.utils.data.Dataset的子类,所以我们可以用len()来获取该数据集的大小,还可以用下标来获取具体的一个样本。训练集中和测试集中的每个类别的图像数分别为6,000和1,000。因为有10个类别,所以训练集和测试集的样本数分别为60,000和10,000。