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...
数据集信息如下: 数据集共分10个类,类别描述如下: 2. pytorch进行分类 pytorch中提供了这个数据集的下载接口,下面分别使用全连接网络和CNN网络来进行分类 (1)FC网络 输入图像大小为28x28,设计如下全连接网络,代码命名为02_fashion_mnist_fc.py FC1(784) + Relu(1000) + FC2(500) + Relu + FC3(200) +...
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...
Fashion MNIST 是一个包含 10 个不同类别服装图像的数据集,每个图像都是 28x28 像素的灰度图像。 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D ...
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt i
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...
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...
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...