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 ...
通过继承PyTorch的Dataset方法,定义一个处理Fashion-MNIST的类。 classFashionMNISTDataset(Dataset):def__init__(self,csv_file,transform=None):data=pd.read_csv(csv_file)self.X=np.array(data.iloc[:,1:]).reshape(-1,1,28,28).astype(float)self.Y=np.array(data.iloc[:,0])deldataself.len=len(...
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
在Pytorch中,我们可以使用torchvision.datasets来导入 FashionMNIST 数据集。 importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms 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)mnist# 代码结果如下:>Dataset F...
PyTorch的DataLoader允许使用多进程来加速数据读取 通过参数num_workers来设置4个进程读取数据:batch_size = 256 if sys.platform.startswith('win'): num_workers = 0 # 0表示不用额外的进程来加速读取数据 else: num_workers = 4 train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_...
针对使用卷积神经网络进行图像分类的问题,下面会使用Pytorch搭建一个类似LeNet-5的网络结构,用于Fashion-MNIST数据集的图像分类。针对该问题的分析可以分为数据准备、模型建立以及使用训练集进行训练与使用测试集测试模型的效果。针对卷积网络的建立,将会分别建立常用的卷积神经网络与基于空洞卷积的卷积神经网络。首先导入所需...
使用pytorch框架。模型包含13层卷积层、2层池化层、15层全连接层。为什么叠这么多层?就是玩。 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 ...
数据读取,构建dataset类 ## 读取方式一:使用torchvision自带数据集,下载可能需要一段时间,这种方式只适合特定案例,大部分都需要自己构建数据集# from torchvision import datasets# train_data = datasets.FashionMNIST(root='./', train=True, download=True, transform=data_transform)# test_data = datasets.Fashion...
这里加载的 mnist_train 和 mnist_test 都是 torch.utils.data.Dataset 的子类,一些常用方法如下 print(type(mnist_train)) print(len(mnist_train), len(mnist_test)) # 用 len() 获取该数据集的大小 ...
pytorch实现多层感知机(自动定义模型)对Fashion-MNIST数据集进行分类 导入模块: import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np 定义数据集: class FlattenL