数据增强的目的是通过对训练数据进行一些随机变换来增加数据的多样性,有助于提高深度学习模型的泛化能力。 使用定义的数据增强操作,加载 MNIST 数据集的训练集。这里的augmented_trainset包含了经过数据增强处理的训练数据,其中每个图像都经过随机旋转和平移等变换。 创建一个数据加载器augmented_trainloader,用于在训练过程...
数据集包含4个文件, train-images-idx3-ubyte:训练集图像 train-labels-idx1-ubyte:训练集标签 t10k-images-idx3-ubyte:测试集图像 t10k-labels-idx1-ubyte:测试集标签 二、数据存储方式 此处来源于MNIST官网,略看即可,没有后面的代码分析,这部分较难理解,可以直接跳。 数据以非常简单的文件格式存储,旨在存储...
train_img = read_image("mnist/train/train-images.idx3-ubyte") train_label = read_label("mnist/train/train-labels.idx1-ubyte")# test_img = read_image("mnist/test/t10k-images.idx3-ubyte")# test_label = read_label("mnist/test/t10k-labels.idx1-ubyte") 数据集部分数据如下所示: 数据...
在“__init__”方法中初始化了“MnistData”类相关的一些参数,其中“train_image_path”和“train_label_path”分别是训练集数据和类标的文件路径,“test_image_path”和“test_label_path”分别是测试集数据和类标的文件路径。 接下来我们要实现“MnistData”类的另一个方法“get_data”,该方法实现了Mnist数据...
MNIST ( image_path=None, label_path=None, mode='train', transform=None, download=True, backend=None ) [源代码] MNIST 数据集的实现。参数 image_path (str,可选) - 图像文件路径,如果 download 参数设置为 True,image_path 参数可以设置为 None。默认值为 None,默认存放在:~/.cache/paddle/dataset...
MNIST是经典的手写数字(handwritten digits)图像数据集。其中,训练数据集(training set,简称训练集)包含60 000个样本,测试数据集(test set,简称测试集)包含10 000个样本。 图1展示了MNIST训练集的前15个样本。每幅图像代表一个手写数字,每个方框下方的数字是这个图像对应的标签(label)。
MNIST数据集是一个大型的手写体数字数据库,通常用于训练各种图像处理系统,也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数据库中的图像集是NIST(National Institute of Standards and Technology)的两个数据库的组合:专用数据库1和特殊数据库3。数据集是有250人手写数字组成,50%是高中学生,50%是美国人口普查局。
mnist.read_image_file(os.path.join(root, 'train-images-idx3-ubyte')), mnist.read_label_file(os.path.join(root, 'train-labels-idx1-ubyte')) ) test_set = ( mnist.read_image_file(os.path.join(root, 't10k-images-idx3-ubyte')), ...
常常需要采用批输入数据的方法,为此需要设定每次输入的批数据大小batch_sizetransform = transforms.Compose([ # 处理图像transforms.ToTensor(), # Convert the PIL Image to Tensortransforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 归一化;0.1307为均值,0.3081为标准差])train_dataset = datasets.MNIST(root='./...
data:数据集文件夹 2.2 运行结果 14轮左右,模型识别准确率达到99%以上 2.3代码 1) 导入必要的包及预处理,本人学习时做了较多注释,且用的是下载好的文件,如果是自己的请更改对应的文件目录哦。import os import matplotlib.pyplot as plt import torch from PIL import Image from torch import nn from torch.nn...