### 基础概念 MNIST 数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集,包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本是一个 28x28 像素的灰度图像,表示一个手写数字(0 ...
在输入端,VGG16模型是基于ImageNet,它接收的图像尺寸为224 x 224 x 3,而MNIST的图像尺寸为28 x 28。 在输出端,VGG16模型同样是为ImageNet服务的,它是千分类(共1000种类型)模型,而MNIST是面向手写数字识别的,它是一个10分类模型。 为了让MNIST适配于VGG16模型,一定程度上,我们要”削足适履“——改造数据集。
mnist = datasets.MNIST(root='data', train=True, download=True, transform=transform) transforms.Normalize()用于将图像进行标准化:(x−mean)std,使得处理的数据呈正态分布。 由于MNIST 数据集图像为灰度图只有一个通道,因此只需要设置单个通道的 mean 与 std 即可。 这里的取值,可以是将图像像素值 [0,255...
#定义一个类型转换器,将图像转换成tensor类型,并且将像素值归一化为[0,1]trans =transforms.ToTensor()#下载FashionMNIST训练集,并保存在data目录下,并且把图像格式转换为tensor,格式为(特征集合,数字标签集合)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, downloa...
test_dataset = datasets.MNIST(root = 'data/', train = False, transform = transforms.ToTensor(), download = True) 使用torchvision中的datasets自动下载数据集 root表示存放在当前目录下'data'文件夹中 train=True表示导入的是训练数据;train=False表示导入的是测试数据。
在机器学习和深度学习的世界中,MNIST 数据集是经典的入门例子。它包含了大量手写数字的图像,常用于测试图像分类算法。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架来训练和测试 MNIST 数据集,并提供相关的代码示例。 准备工作 为了开始,我们需要安装 PyTorch 和其他一些必要的库。如未安装,可以通过以下命令进行安装: ...
深度学习mnist数据集训练原理,MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集,包含了60000张训练图片和10000张测试图片。每张图片大小为28x28像素,灰度级别为0~255。MNIST数据集中的图片数据以ubyte格式存储,ubyte是一种无符号字节类型,取值范围在0~255之间。MNIST数据集
torch.manual_seed(1) # reproducibleEPOCH = 20 # 训练整批数据次数，训练次数越多，精度越高BATCH_SIZE = 50 # 每次训练的数据集个数LR = 0.001 # 学习效率DOWNLOAD_MNIST = False # 如果你已经下载好了mnist数据就设置 False# Mnist 手写数字 训练集train_data = torchvision.datasets.MNIST( ...
datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform1) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=50, shuffle=False, num_workers=2) 上面创建了两个 DataLoader ,分别用来加载训练集的图片和测试集的图片。 代码运行后,会在当前目录的 data 目录下存放...
下载下来后解压到F盘mnist文件夹下，或者自己选择文件存储位置，然后在下面代码的相应位置改过来即可。直接上代码：import tensorflow as tfimport numpy as np#引入input_mnistfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#加载mnist信息,获得训练和测试图片以及对应标签mnist = input_data.read_data_sets...