该数据集的官方地址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist。 我们使用飞桨框架自带的paddle.vision.datasets.MNIST完成mnist数据集的加载。 from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize transform = Compose([Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')]) # 使用transform对数据集做归...
importpaddle.vision.transformsasTfrompaddle.vision.datasetsimportMNISTfrompaddle.staticimportInputSpec# 加载MNIST数据集train_dataset=MNIST(mode='train',transform=T.ToTensor())# 创建数据加载器train_loader=paddle.io.DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)# 定义模型model=paddle.nn.Sequential(pad...
import paddle.vision.transforms as T # 数据的加载和预处理 transform = T.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5]) # 训练数据集 train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform) # 评估数据集 eval_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform...
the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses import imp /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/vision/transforms/functional_pil.py:36: DeprecationWarning: NEAREST is deprecated and will be removed in Pi...
#定义数据预处理方式 import paddlehub.vision.transforms as T transforms = T.Compose([T.Resize((416, 416)), T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225])], ) 3.5 定义自己数据类 划重点了划重点了,咱们在上一个模块将自己的数据集生成了txt文件,这里就要用上了。 这...
importpaddleimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportcv2importpaddle.vision.transforms as T 加载数据集 飞桨在 paddle.vision.datasets 下内置了计算机视觉(Computer Vision,CV)领域常见的数据集,如 MNIST、Cifar10、Cifar100、FashionMNIST 和 VOC2012 等。在本任务中,先后加载了 MNIST 训练集(mode='...
numpyndarray,调整亮度、对比度、饱和度和色调后的图像。 代码示例¶ importnumpyasnpfromPILimportImagefrompaddle.vision.transformsimportColorJittertransform=ColorJitter(0.4,0.4,0.4,0.4)fake_img=Image.fromarray((np.random.rand(224,224,3)*255.).astype(np.uint8))fake_img=transform(fake_img)...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#绘图所需库frommatplotlibimportpyplot as plt#绘图所需的库importnumpy as npimportpaddlefrommodelimportLeNet#使用LeNet网络frompaddle.vision.transformsimportToTensorfrompaddle.vision.datasetsimportMNIST#epochs=[]#记录轮数的列表#Loss=[]#记录每张图片LOSS的列表deftrain(model...
一、训练 #! /usr/bin/env python3# mnist.pyimportpaddleimportpaddle.vision.transformsastransformsfrompaddle.vision.datasetsimportMNISTfrompaddle.staticimportInputSpecpaddle.set_device('cpu')transform=transforms.Compose([transforms.Transpose(),ransforms.Normalize([127.5],[127.5])])train_dataset=MNIST(mode...
安装完成后,在你的Python脚本中导入PaddlePaddle库。 python import paddle 准备数据和模型: 你需要准备训练和测试数据,并根据任务选择合适的模型架构。例如,如果你正在处理图像识别任务,可能需要使用卷积神经网络(CNN)。 python import paddle.vision.transforms as T from paddle.vision.datasets import Cifar10 transf...