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...
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...
相信大家对经典的MNIST数据集都不陌生,它包含了大量的手写数字,可谓是算法工作者的必测数据集之一。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!" 数据下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Fashion-MNIST 2017年8月27日,Fashion-M...
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...
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,本文介绍一个图像内容更加复杂的数据集 Fashion-MNIST,这个数据集难度比 MNIST 高,但是尺寸并不大,只有几十M,没有GPU的电脑也能吃得消 ...
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
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,主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成: ...
简介:【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练(数据集:Fashion-MNIST) 前言 关于环境这里不再赘述,与【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习一文的环境一致。 了解Fashion-MNIST数据集 Fashion-MNIST数据集与MNIST手写数字数据集不一样。但他们都有共同点就是都是灰度图片。
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...