dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num = 60000 test_num = 10000 img_dim = (1, 28, 28) img_size = 784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name if os.path.exists(file_path):...
path.abspath("model_data/dataset/MNIST") mnistm_dir = os.path.abspath("model_data/dataset/MNIST_M") # 导入MNIST数据集 (X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data() # 加载BSDS500数据集 f = tarfile.open(BST_PATH) train_files = [] for name in f.getnames(): if name...
import torchvision from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision.transforms import transforms from PIL import Image 第1步:定义一个子类,继承Dataset类, 重写 __len()__, __getitem()__ 方法。 细节: 1.数据集一个样本的表示:采用字典的形式sample = {'img': img, 'target': targe...
dataset:提前定义的dataset的实例 batch_size:传入数据的batch的大小,常用128,256等等 shuffle:bool类型,表示是否在每次获取数据的时候提前打乱数据 num_workers:加载数据的线程数 transforms 由于DataLoader 这个加载器只能加载 tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists 但是found <class 'PIL.Image.Image'>,所...
Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集的下载(基于python语言根据爬虫技术自动下载MNIST数据集) 目录 数据集下载的所有代码 1、主文件 mnist_download_main.py文件 2、mnist.py文件 3、dataset.py文件 ...
Kannada MNIST数据集是为我们所熟悉的经典MNIST提供一个简单的扩展。它使用的不是阿拉伯数字,而是Kannada数字数据集。这个数据集在“Kannada-MNIST: A new handwritten digits dataset for the Kannada language”中有详细的介绍。 在这个项目中,我们将使用PCA,t-SNE,UMAP对其进行可视化,并使用多种机器学习和深度学习方...
batch_size=batch_size, shuffle=False, sampler=test_sampler1 ) test_loader2= torch.utils.data.DataLoader(dataset =test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, sampler=test_sampler2 )#为了比较不同数据量对迁移学习的影响,我们设定了一个加载数据的比例fraction#即我们只加载原训练数据集的1/frac...
不同数据集就有不同的标准化系数,例如([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])就是 ImageNet dataset 的标准化系数(RGB三个通道对应三组系数),当需要将 Imagenet 预训练的参数迁移到另一神经网络时,被迁移的神经网络就需要使用 Imagenet的系数,否则预训练不仅无法起到应有的作用甚至还会帮倒忙。
在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。import tensorflow as tf from tensorflow . contrib import rnn #import mnist dataset #define constants #unrolled through 28 time steps time_steps = 28 #hidden LSTM units num_...
cnn_start = time.perf_counter() y_pred_cnn = np.array(cnn_model.predict(test_dataset, batch_size=256, stack_outputs=True, verbose=0))[0].argmax(axis=-1) cnn_end = time.perf_counter() cnn_infer = cnn_end - cnn_start In [67] cnn_acc = accuracy_score(y_pred_cnn, y_test.ar...