len(mnist_train) #输出训练集的样本数 mnist_train[0] #通过下标访问任意一个样本,返回值为两个torch,一个特征tensor和一个标签tensor Fashion-MNIST数据集中共有十个类别,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(运动鞋)、bag...
Fashion-MNIST数据集在其官方定义里主要有: 三个主要结构: resources(资源)、mirrors(资源镜像下载路径)、classes(分类标签), 五个主要参数: root (string)(本地存储路径)、train (bool, optional)(是否为训练集)、download (bool, optional)(是否下载)、transform (callable, optional)(转换PIL image格式到指定格...
4.2实战:图像分类数据集(Fashion-MNIST)是【深度学习之pytorch实战】老师手把手带你手敲代码,快速提升深度学习的能力,还不赶紧来看看自己的能力是否达到你心中所想!!!-人工智能/机器学习/深度学习的第8集视频,该合集共计45集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相
1.1 获取Fashion-MNIST数据集 2.2 读取小批量 小结 图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST。 本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构...
图像分类是计算机视觉和数字图像处理的一个基本问题。传统的图像分类方法通过人工设计提取图像特征,而基于深度学习的图像分类方法能够自动提取特征,其中卷积神经网络(CNN)近年来取得了惊人的成绩。 本文收集并评估了一些高效有用的图像分类训练技巧。使用这些技巧,在开源Fashion-MNIST数据集上达到了96.21%的Acc,为大家提供了...
图像分类数据集中最常见的是手写数字识别数据集MNIST. 由于大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%. 为了更直观的观察算法之间的差异, 所以有了一个更加复杂的Fashion-MNIST数据集. 2.Fashion-MNIST数据集获取 # get datasetmnist_train=gdata.vision.FashionMNIST(root='/home/xxx/Fashion-MNIST',train=True)mn...
简介: 【从零开始学习深度学习】6.使用torchvision下载与查看图像分类数据集Fashion-MNIST 图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST。 本节我们将使用torchvision包,它是...
对服装图像进行分类--Fashion_mnist数据集 本指南将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。 1.加载Fashion MNIST数据集 # TensorFlow and tf.kerasimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras# Helper librariesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltprint(tf.__version__)...
Fashion-mnist分类任务报告 1.解题思路说明 1.1待解决的问题 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地标签。 1.2整体思路/方案 本次任务我们使用了开源的深度卷积神经网络resnet34作为我们的baseline backone, 同时通过消融实验,设计了数据增强方法。经过实验调试,我们对比...
show_fashion_mnist(X, get_fashion_mnist_labels(y)) batch_size = 256ifsys.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#设置4个进程读取数据train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train,batch_size=batch_size, shuffle=True, num_wor...