PyTorch通过torch.utils.data对一般常用的数据加载进行了封装,可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集,包括前面使用过的CIFAR-10,ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集,可通过torchvision.datasets方便的调用。 1.自定义数据集Dataset 为了能够方便的读取,需要将要使用的数据...
cifar10_data = CIFAR100('./data', train=True, download=True) # 两个数据集拼接 len 110000 concat_data = ConcatDataset([mnist_data, cifar10_data]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 1.4.4 ChainDataset 将IterableDataset类的多个数据集拼接成一个数据集; 1.4.5 Subset 将一个数据集划分为子数据...
CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 划分数据集为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform), datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transfor...
Official PyTorch implementation of "GuidedMixup An Efficient Mixup Strategy Guided by Saliency Maps" (AAAI'23 Oral) - GuidedMixup/load_data.py at main · kdst-team/GuidedMixup
它提供了多种常见的数据集类,如MNIST、CIFAR-10等。 使用方法: #导入需要使用的数据集类 fromimportMNIST #创建数据集对象 dataset=MNIST(root='data/', train=True, transform=None, download=True) 参数说明: -root:数据集文件保存的目录。 -train:指定加载训练集还是测试集。 -transform:对数据集进行预处理...
# See NOTE [ Lack of Default `__len__` in Python Abstract Base Classes ] # in pytorch/torch/utils/data/sampler.py 1. Available Datasets MNIST QMNIST FakeData COCO Captions DetectionLSUN ImageFolder DatasetFolder ImageNetCIFAR STL10 SVHN PhotoTour SBU Flickr VOC Cityscapes SBD USPS Kinetics...
(train_set, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) # train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2) return train_loader @...
init( # set the wandb project where this run will be logged project="my-awesome-project", # track hyperparameters and run metadata config={ "learning_rate": 0.02, "architecture": "CNN", "dataset": "CIFAR-100", "epochs": 10, } ) # simulate training epochs = 10 offset = random....
PyTorch 模型将学习到的参数存储在内部状态字典中,称为“state_dict”。这些可以通过“torch.save”方法保存: model=models.vgg16(weights='IMAGENET1K_V1')torch.save(model.state_dict(),'model_weights.pth')---Downloading:"https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth"to/root/.cache/...
Source File: binmnist.py From biva-pytorch with MIT License 6 votes def load_mnist_binarized(root): datapath = os.path.join(root, 'bin-mnist') if not os.path.exists(datapath): os.makedirs(datapath) dataset = os.path.join(datapath, "mnist.pkl.gz") if not os.path.isfile(dataset):...