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...
eval_dataset,# 评估数据集 ,同时判断训练的好坏是否存在过拟合欠拟合 epochs=5,# 训练的总轮次,所有数据集训练次数 batch_size=64,# 训练使用的分批大小 verbose=1)# 日志展示形式1:每条显示0:不显示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 The loss value printedinthe log is the current ste...
test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)class Net(torch.nn.Module): # design model using classdef __init__(self):super(Net, self).__init__()self.l1 = torch.nn.Linear(784, 512)self.l2 = torch.nn.Linear(512, 256)self.l3 = torch.nn.Linear(256...
dataset/mnist/MNIST\raw\train-labels-idx1-ubyte.gz 113.5% Extracting ./dataset/mnist/MNIST\raw\train-labels-idx1-ubyte.gz to ./dataset/mnist/MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./dataset/mnist/MNIST\raw\t10k-images-idx3-ubyte.gz ...
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 ...
#用最好的模型在测试集10000张图片上验证 results = model.evaluate(test_dataset, batch_size=batch_size, verbose=1) print(results) Eval begin... The loss value printed in the log is the current batch, and the metric is the average value of previous step. step 157/157 [===] - loss: 5....
()), # 使用Adam算法进行优化 paddle.nn.CrossEntropyLoss(), # 使用CrossEntropyLoss计算损失 paddle.metric.Accuracy()) # 使用Accuracy计算精度 # 启动模型全流程训练 model.fit(train_dataset, # 训练数据集 eval_dataset, # 评估数据集 epochs=5, # 训练的总轮次 batch_size=64, # 训练使用的批大小 ...
fromtorchvisionimportdatasets,transforms#下载测试集train_dataset=datasets.MNIST('./data',train=True,transfrom=transforms.ToTensor(),download=True)test_dataset=datasets.MNIST('./data',train=False,transform=transforms.ToTensor(),download=True) 下载完成后的数据集如下图所示。
(out.size(0), -1) out = self.linear1(out) out = self.linear2(out) return out def get_loss(self, output, label): return self.loss(output, label) if __name__ == '__main__': net = MyNet() for p in net.conv1.parameters(): print(p.data.size()) for p in net.linear1...
DataLoader(dataset=test_data, batch_size=1, shuffle=True) 查看部分数据,进行可视化 def show(): plt.figure(figsize=(16, 9)) for i, item in enumerate(itertools.islice(train_loader,2,102)): plt.subplot(10, 10, i+1) img,label= item img = img[0].cpu().numpy() array = (img....