from data.CreateDataloader import LoadData def load_dataset(batch_size): train_set=LoadData("../data/train.txt",True) test_set=LoadData("../data/test.txt",False) train_iter=torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_set,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=4 ) test_iter=torch...
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。 在Pytorch中,我们...
importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsdefget_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取数据"""return4defload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集,然后将其加载到内存中"""trans=[transforms.ToTensor()]ifresize:trans.inser...
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 1501、弹幕量 0、点赞数 42、投硬币枚数 41、收藏人数 70、转发人数 10, 视频作者 淅沥Z6, 作者简介 ,相关视频:大一新生的我已经玩上卷积神经网络(yolov8)了,一口气学透!从0开始搭建部署YOLOv8
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 ...
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_...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from No attached data sources
至此,我们已经成功地引用了PyTorch中的FashionMNIST数据集,可以使用train_loader和test_loader来加载训练和测试数据。 完整代码示例 importtorchimporttorchvision# Step 1: 安装torchvision# Step 2: 导入所需的库importtorchimporttorchvision# Step 3: 加载FashionMNIST数据集train_dataset=torchvision.datasets.FashionMNIST...
1|0前文概要:最近参加了DataWhale的组队学习任务,pytorch进阶组队,有一些深度学习基础,先来总结第一个项目实战任务,FashionMNIST时装分类任务,该数据集是一个比较成熟的数据集,可以直接在torch.utils.data的dataset包中直接下载即可。 整体超参数的设置: ## 配置其他超参数,如batch_size, num_workers, learning rate...
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...