path = untar_data(URLs.PETS)/'images' # path to images'images' # path to images path 图像现在将展开到/Users/xx/.fastai/data/oxford-iiit-pet/images目录中。 在图像文件夹中,您可以看到包含各种猫狗品种的图像列表: 如您所见,文件名以动物名称开头,后跟索引。 使用ImageDataLoaders 加载图像 images文...
fromfastai.vision.allimport*source=untar_data(URLs.MNIST_TINY)/'train'items=get_image_files(source)fn=items[0];fn#fn是一个Path类型的变量 我们获取items就是某个文件夹下的所有文件(Path类型): Path('C:/Users/qwrdxer/.fastai/data/mnist_tiny/train/3/7.png') 调用PIL库我们可以通过Path查看这个...
数据集在深度学习中发挥着重要的作用,在fastai中,通过untar_data函数来下载和解压我们所需要的数据集。比如我们需要下载fastai指定的宠物数据集,我们可以采用如下的代码来完成工作: 代码语言:javascript 复制 path = untar_data(URLs.PETS); path 获取帮助文档 在有的时候我们可能会因为某些fastai的某些函数或者其他用法...
from fastai.visionimport* path = untar_data(URLs.PETS)data= ImageDataBunch.from_name_re(path, fnames, pat, ds_tfms=get_transforms(), size=224, bs=64)data.normalize() 在上面的代码中,我们首先从Fastai的示例数据集中加载图像数据,并创建一个用于训练的ImageDataBunch对象。然后我们调用normalize()方...
path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) #/home/stark/.fastai/data/mnist_sample data = ImageDataBunch.from_folder(path, ds_tfms = tfms, size = 26) 综上,fastai提供的导入数据的方式是非常丰富的,个人觉得from_folder和from_list是最实用的。 d、查看数据 导入数据后还需要查看数据是否导入正确,查看数...
path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) data = ImageDataBunch.from_folder(path) 我们直接使用URLs.MNIST_SAMPLE,fastai会自动下载数据集并解压,这是因为MNIST是fastai的自带数据集。fastai自带了MNIST、CIFAR10、Wikitext-103等常见数据集,详见fastai官网:https://course.fast.ai/datasets ...
path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) 我们可以使用ls来查看此目录中的内容,这是 fastai 添加的一个方法。这个方法返回一个特殊的 fastai 类L的对象,它具有 Python 内置list的所有功能,还有更多功能。其中一个方便的功能是,在打印时,它会显示项目的计数,然后列出项目本身(如果项目超过 10 个,它只显示前几个)...
path = untar_data(URLs.PETS)/'images' Sylvain 说 在fast.ai 学习期间,甚至到今天,我学到了很多关于高效编码实践的知识。fastai 库和 fast.ai 笔记本中充满了许多有用的小贴士,这些贴士帮助我成为了一个更好的程序员。例如,请注意 fastai 库不仅返回包含数据集路径的字符串,而是一个Path对象。这是 Python...
planet = untar_data(URLs.PLANET_TINY)planet_tfms = get_transforms(flip_vert=True, max_lighting=0.1, max_zoom=1.05, max_warp=0.)这里每张图片的标签都存储在labels.csv文件中。我们需要在文件名中添加前缀'train'和后缀'.jpg'，并设定每个标签之间用空格分开。data = (ImageList.from_csv(planet, '...
planet = untar_data(URLs.PLANET_TINY) planet_tfms = get_transforms(flip_vert=True, max_lighting=0.1, max_zoom=1.05, max_warp=0.) 1. 这里每张图片的标签都存储在labels.csv文件中。我们需要在文件名中添加前缀'train'和后缀'.jpg',并设定每个标签之间用空格分开。