在Pytorch中,我们可以使用 torchvision.datasets 来导入 FashionMNIST 数据集。 import torchvision import torchvision.transforms as transforms mnist = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = "./data" , train=True # 使用训练数据集 , download=False , transform=transforms.ToTensor() # 将数据转换为Tensor ...
实际上,MNIST 数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道:"如果一个算法在 MNIST 不 work,那么它就根本没法用;而如果它在 MNIST 上 work,它在其他数据上也可能不 work"。 Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者,你不需要修改任何的代码,就可以直接使用这个数...
FashionMNIST 数据集 FashionMNIST 是一个衣物图像数据集,包含60000个样本的训练集以及10000个样本的测试集。样本分为10类标签:T-Shirt/Top(T恤),Trouser(裤子),Pullover(套衫),Dress(连衣裙),Coat(大衣),Sandals(凉鞋),Shirt(衬衣),Sneaker(运动鞋),Bag(包),Ankle boots(踝靴)。每个样本都是28*28的灰度图像。
Fashion-MNIST 数据集 计算机程序一般由两个主要部分组成:代码和数据 对于深度学习而言,软件即为网络本身,尤其是在训练过程中通过训练产生的权重 神经网络程序员的工作是通过训练来监督和指导学习过程(可以看做是编写软件或代码的间接方式) Fashion-MNIST数据集 MNIST是非常著名的手写数字数据集 (M:Modify; NIST: Natio...
FashionMNIST数据集包含训练集6w张图片,测试集1w张图片,每张图片是单通道、大小28×28。 import argparse import torch import torch.nn as nn # 指定torch.nn别名nn import torch.optim as optim import torchvision # 一些加载数据的函数及常用的数据集接口 ...
FashionMnist数据集包含60000个训练集和10000测试数据集。图片是28*28的像素,每个像素的数值为0到255之间8位无符号整数(uint8)标签为0~9共10个数字。 Fashion-MNIST中一共包括了10个类别,分别为t-shirt(T恤)、trouser(裤子)、pullover(套衫)、dress(连衣裙)、coat(外套)、sandal(凉鞋)、shirt(衬衫)、sneaker(运...
针对Fashion-MNIST数据集,设计、搭建、训练机器学习模型,能够尽可能准确地分辨出测试数据的标签。 思路 近年来,虽然许多start-of-art的方法都是通过设计复杂高效的网络结构来实现的,但是有些文献中对一些高效的数据增强方法以及训练技巧都简略的带过。 本文并未提出新颖的网络结构或者数据增强方法,而是对标准的Baseline使...
基于空洞卷积神经网络识别Fashion-MNIST 1.项目背景 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集,包括一个包含60,000个示例的训练集和一个包含10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像,与来自10个类的一个标签相关联。 它比MNIST更复杂,因此可以更好地表示神经网络的实际性能,并且可以更好地...
Fashion-MNIST是德国研究机构Zalando Research在2017年8月份开源的一个数据集,它包含了如图13.7所示的人们日常穿着的衣服、鞋子、包等十类生活用品,其中训练集包含60000张训练集和10000张测试集,每张图片和MNIST数据集一样,均是28*28像素的灰度图,包括10个种类的生活用品(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, ...
1、Fashion-MNIST数据集介绍 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图...