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...
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...
在之前,我们实现了使用torch自带的层对fashion_mnist数据集进行分类。这次,我们加入一个自己实现的block,实现一个四层的多层感知机进行softmax分类,作为对“自定义块”的代码实现的一个练习。 我们设计的多层感知机是这样的:输入维度为784,在展平层过后,第一层为全连接层,输入输出维度分别为784,256;第二层为全连...
Fashion-MNIST由60000张训练集图像、10000张测试集图像及对应的标签构成,每张图像是分辨率为28x28的灰度图像,包含10种分类:T恤、裤子、套头衫、连衣裙、大衣、凉鞋、衬衫、运动鞋、包、短靴。 图片太小,但数量充足,数据增强只使用了放大处理 进行了两次训练,第一次使用固定学习率,第二次使用变动学习率 二、环境设置...
最近在撸pytorch框架,这里参考深度学习经典数据集mnist的“升级版”fashion mnist,来做图像分类,主要目的是熟悉pytorch框架,代码中包含了大量的pytorch使用相关的注释。 1. 数据集介绍 (1)MNIST MNIST是深度学习最基本的数据集之一,由CNN鼻祖yann lecun建立的一个手写字符数据集,包含60000张训练图像和10000张测试图像,...
与MNIST相似, Fashion-MNIST也包含10个类别, 但是除了手写数字外, 我们还有10个不同类别的时尚配饰, 例如凉鞋, 衬衫, 裤子等。 当前的任务是训练卷积自动编码器, 并将自动编码器的编码器部分与完全连接的层结合使用, 以正确识别测试集中的新样本。 提示:如果你想学习如何使用MNIST数据集为分类任务实现多层感知器(...
1. 绪 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...
图像分类数据集(Fashion-MNIST) xiaoyao 动手学深度学习 tensorflow2.1.0 在介绍softmax回归的实现前先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用,以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST [1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度...
用KNN算法对MNIST数据集和Fashion-Mnist数据集进行分类。算法 分类 KNN算法是一种基于实例的学习算法,它的工作原理是:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。 因此,可以使用KNN算法对MNIST数据集和Fashion-Mnist数据...