本文采用torchvision内部封装好的数据集部分torchvision.datasets来下载mnist 部分代码如下,代码文件:mnist_save.py from torchvision.datasets import mnist train_data = mnist.MNIST('mnist', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_data = mnist.MNIST('mnist', train=False, transform=...
下面的代码示例展示了如何使用 PyTorch 下载 MNIST 数据集,并将其加载到 PyTorch 的DataLoader中。 importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms# 设置数据转换transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),# 将 PIL 图像或者 numpy.ndarray 转换为张量格式transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))# 对数据进行...
kwargs = {'num_workers':1,'pin_memory':True}ifargs.cudaelse{}"""加载数据。组合数据集和采样器,提供数据上的单或多进程迭代器 参数: dataset:Dataset类型,从其中加载数据 batch_size:int,可选。每个batch加载多少样本 shuffle:bool,可选。为True时表示每个epoch都对数据进行洗牌 sampler:Sampler,可选。从...
MNIST数据集每张图片是单通道的,大小为28x28。 1.1 下载并加载数据,并做出一定的预先处理 由于MNIST 数据集图片尺寸是 28x28 单通道的,而 LeNet-5 网络输入 Input 图片尺寸是 32x32,因此使用 transforms.Resize 将输入图片尺寸调整为 32x32。 首先导入 PyToch 的相关算法库: 代码语言:javascript 复制 importtor...
5.在测试集上测试模型 总结 前言 深度学习中有很多入门数据,MNIST被称为机器学习的“Hello World”,一个人能否入门深度学习往往就是以能否玩转MNIST数据来判断的。 PyTorch有一个很好的模块nn,它提供了一种有效构建大型神经网络的好方法。 我们将按顺序执行以下步骤: ...
方法一:在pytorch下可以直接调用torchvision.datasets里面的MNIST数据集(这是官方写好的数据集类) train= torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/',train=True, transform= transforms.ToTensor()) AI代码助手复制代码 返回值为一个元组(train_data,train_target)(这个类使用的时候也有坑,必须用train[i]索引才能...
基础数据操作对比 不管是Pytorch还是MindSpore,都支持直接导入一部分数据集,我们以MNIST手写数字数据集为例,从Pytorch迁移至MindSpore。 以下是Pytorch示例代码: # 导入依赖 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms import torch.utils.data.DataLoader as DataLoader ...
代码语言:javascript 复制 transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) 下面代码用于加载所需的数据集。使用 PyTorchDataLoader通过给定batch_size = 64来加载数据。shuffle=True打乱数据。 代码语言:javascript 复制 trainset=datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/',download=True,train=True,transform=trans...
请注意,这一行代码会创建一个runs/fashion_mnist_experiment_1文件夹。 2. 写入 TensorBoard 现在让我们向 TensorBoard 写入一张图片 - 具体来说,使用make_grid创建一个网格。 # get some random training imagesdataiter = iter(trainloader)images, labels = next(dataiter)# create grid of imagesimg_grid =...