fromtorchvisionimportdatasets,transforms# 定义数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])# 加载一个数据集(以 MNIST 为例)mnist_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)mnist_loader=DataLoader(mnist_dataset,batch_size=32,shuffle=True)# 迭代 MN...
testfile_y = '../dataset/MNIST/t10k-labels.idx1-ubyte' train_X = DataUtils(filename=trainfile_X).getImage() train_y = DataUtils(filename=trainfile_y).getLabel() test_X = DataUtils(testfile_X).getImage() test_y = DataUtils(testfile_y).getLabel() #以下内容是将图像保存到本地文件...
• 假设数据总量data_num=8,batch=4,gpu_num=2(–nproc_per_node=2决定的),迭代器中sample=DistributedSampler,则 len(list(dataloader))=(data_num/batch)/gpu_num=8/4/2=1。 • 假设数据总量data_num=8,batch=4,gpu_num=1,迭代器中sample=None,则 len(list(dataloader))=(data_num/batch)/1=...
51CTO博客已为您找到关于pytorch 取Data_loader中的图像的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pytorch 取Data_loader中的图像问答内容。更多pytorch 取Data_loader中的图像相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。