torch.utils.data.DataLoader用于构建数据加载器。batch_size控制每个批次的样本数量。将trainloader和testloader中的shuffle参数设置为布尔值,指示是否对数据进行洗牌操作。 pipline_train = transforms.Compose([#随机旋转图片transforms.RandomRotation(10),#将图片尺寸resize到32x32transforms.Resize((32, 32)),#将图片...
文章目录前言一、pytorch构建利用迁移学习MNIST数据集的加法器实验要求二、各个python文件1.main.py2.network4.py3.data_loader.py三、实验过程总结 前言迁移学习可以将在一个领域训练的机器学习模型应用到另一个领域,在某种程度上提高了训练模型的利用率,解决了数据缺失的问题,并赋予了智能模型“举一反三”的能力。
deftest(model,device,test_loader,criteon): class_name = model.__class__.__name__ model.eval() total_loss =0#caculate total losscorrect =0withtorch.no_grad():foridx, (data, target)inenumerate(test_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) pred = model(data)ifclas...
我们可以通过以下代码可视化 MNIST 数据集中一些样本数据: importmatplotlib.pyplotasplt# 查看数据集的前 10 张图像images,labels=next(iter(train_loader))plt.figure(figsize=(12,4))foriinrange(10):plt.subplot(2,5,i+1)plt.imshow(images[i][0],cmap='gray')plt.title(f'Label:{labels[i]}')plt....
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) 2.3 构建数据训练模型并创建实例 构建数据训练模型 # 一个简单的卷积神经网络 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() ...
ST Flash Loader 工具 2024-12-16 04:36:35 积分:1 源码安装casadi(包含ipopt) 2024-12-16 02:19:23 积分:1 Qt-Qt插件技术-调用插件入门示例 2024-12-16 02:12:59 积分:1 r-language-建模课程案例.zip 2024-12-16 01:43:50 积分:1 ...
transform=transform)#加载数据集trainloader = Loader.DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_AIZE, shuffle=True) testloader= Loader.DataLoader(testset, batch_size=BATCH_AIZE, shuffle=False)#具体类别#由于数据集的标签是数字0~9,因此定义classes这个元组进行标签的映射classes = ("T-shirt/top","Trousers...
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) 这里,我们指定了批处理大小为32,并启用了随机打乱操作(对于训练数据)和关闭了随机打乱操作(对于测试数据)。现在,我们已经成功加载了MNIST数据集,并准备好了进行模型训练。你可以使用任何你喜欢的神经网络架构来进行训练,例如卷积神经网络(CNN)。
LongTensor(y_test) ds_train = TensorDataset(X_train, y_train) # 转为Dataset ds_test = TensorDataset(X_test, y_test) # 转为Pytorch可以直接操作彻底DataLoader loader_train = DataLoader(ds_train, batch_size=(64), shuffle=True) loader_test = DataLoader(ds_test, batch_size=(64), shuffle=...
# 如果第一次执行会生成data文件夹,并且需要一些时间下载,如果以前下载过就不会再次下载了train_loader=torch.utils.data.DataLoader(# 数据存放目录 是否为训练集 下载datasets.MNIST('data',train=True,download=True,transform=transforms.Compose([