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...
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_uni...
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):...
mnist_file = MNIST.get_file_dataset() mnist_file Python mnist_file.to_path() 将文件下载到本地存储 Python importosimporttempfile mount_point = tempfile.mkdtemp() mnist_file.download(mount_point, overwrite=True) 装载文件。 训练作业将在远程计算上运行时非常有用。
# Plot the distribution of samplesplt.bar(classes,class_count)plt.xlabel('Classes')plt.ylabel('Number of Samples')plt.title('MNIST Dataset Distribution')plt.show() 第四步,数据增强 augmentation # 导入必要的库importtorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorchvision# 定义图像预处理操作,用于数...
to(device); auto train_dataset = torch::data::datasets::MNIST(kDataRoot) .map(torch::data::transforms::Normalize<>(0.1307, 0.3081)) .map(torch::data::transforms::Stack<>()); const size_t train_dataset_size = train_dataset.size().value(); auto train_loader = torch::data::make_...
batch_size = 480 learning_rate = 0.001 num_epochs = 100 # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))# 使用MNIST的均值和标准差 ]) # 加载数据集 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download...
utils.data import DataLoader # 定义超参数 batch_size = 128 # 批的大小 # 下载训练集 MNIST 手写数字测试集 test_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) test_loader = DataLoader(test_dataset , batch_size=batch_size, shuffle=False) # 加载 Train...
offset += struct.calcsize(fmt_image) return images def decode_idx1_ubyte(idx1_ubyte_file): """ 解析idx1文件的通用函数 :param idx1_ubyte_file: idx1文件路径 :return: 数据集 """ # 读取二进制数据 bin_data = gzip.open(idx1_ubyte_file, 'rb').read() ...
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) def ViewDataset(datasetLoader, index): for i,data in enumerate(datasetLoader): if i==index: img, label =data tempimg = torchvision.utils.make_grid(img, pad_value=0.5, nrow=10) ...