前面两个都好理解,数据稳定,用极值方便;有异常或噪音,用标准化保证整体数值分布。 2.相关代码 归一化就很简单啦,找出最大值最小值,然后计算就行,在fashion-mnist数据集中,最大值为255,最小值为0,那也就简单了: X_train=X_train/255X_test=X_test/255 结果如下: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ...
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 ...
使用Pytorch在FashionMNIST数据集上搭建及训练神经网络模型, 视频播放量 1256、弹幕量 0、点赞数 37、投硬币枚数 38、收藏人数 60、转发人数 9, 视频作者 淅沥Z6, 作者简介 ,相关视频:从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神
print('训练集和测试集大小:', len(fashionmnist_train), len(fashionmnist_test)) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_iter = torch.utils.data.DataLoader(fashionmnist_train, batch_size=args.batch_size, shuffle=True) test_iter = torch.utils.data.DataL...
Fashion MNIST 数据集 卷积神经网络 卷积神经网络cifar10 目录 一、实验目的 二、算法步骤 三、实验结果 一、实验目的 采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。 二、算法步骤
在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batch size ,dataset.repeat就是俗称epoch,但在tf中与dataset.shuffle的使用顺序可能会导致个epoch的混合 ,dataset.shuffle就是说维持一个buffer size 大小的 shuffle buffer,图中所需的每个样本从shuffle buffer中获取,取得一个样本后,就从源数据集中加入一个样本到shuffle...
Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集, 我们可以使用它来检验不同算法的表现, 这是MNIST数据集不能做到的(原因在这里,想了解的可以看看介绍)。 torchvision的结构 torchvision包包含了很多图像相关的数据集以及处理方法, 并且有常用的模型结构。 torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉...
完整代码请点击:github.com/khanhnamle1994/fashion-mnist/blob/master/CNN-4Conv.ipynb 迁移学习 在小数据集上常用的一种高效深度学习方法就是使用预训练网络。一种预训练网络是此前在大型数据集上训练过的网络,通常处理过大型图像分类任务。如果这样的原始数据集足够大并且足够通用,那么预训练网络学习到的特征空间分...
或者,你可以直接克隆这个代码库。数据集就放在 data/fashion 下。这个代码库还包含了一些用于评测和可视化的脚本。 类别标注 每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注: 3. 如何载入数据? 使用Python(需要安装 NumPy) 你可以直接使用 utils/mnist_reader: ...