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...
dataset部分:此处使用PyTorch内置的MNIST手写数字数据集,若之前没有下载过,则将download设置为True,程序执行时会开始进行下载,并将数据集放在上级文件夹的data文件夹中,若之前下载过,则可将download设置为False,手动在上级文件夹中创建data文件夹,并将数据集文件夹移入即可。使用内置数据集作为训练集时,需要将train参数...
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...
dataset1 = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transform) #参数train如果设置为true,从training.pt创建数据集,否则从test.pt创建 dataset2 = datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset1,**train_kwargs)...
代码地址:GitHub - zyf-xtu/DL: deep learning 一、数据处理部分 二、网络模型 三、训练部分 四、推理部分 前言: 毕业之后从事cv工作有两三年,从最初的卷积神经网络搭建,到现在目标检测、语义分割,一步步走来,遇到了太多的坑,本文从如何快速、清晰的实现一个cv的helloword之mnist手写数字识别。本文是新手级教程,...
本文是小土堆 Pytorch tutorial 的学习笔记,并使用学习的方法搭建神经网络模型实现 MNIST 数据集的识别。 视频地址 官方文档 jupyter的使用 两个工具箱 pytorch 相当于是 package dir(): 打开,看见 help(): 帮助 进入jupyter 打开终端Anaconda Prompt(anaconda3): (base) C:\Users\XR ...
mnist.png 我们的目标是建立一个神经网络,可以获取这些图像中的一个并预测图像中的数字。 首先,我们需要得到我们的数据集。这是通过torchvision包提供的。下面的代码将下载MNIST数据集,然后为我们创建培训和测试数据集。不要太担心这里的细节,你稍后会了解更多。
为了培养这种理解,我们将首先在 MNIST 数据集上训练基本的神经网络,而不使用这些模型的任何特性;最初我们只使用最基本的 PyTorch 张量功能。然后,我们将逐步添加一个来自torch.nn、torch.optim、Dataset或DataLoader的特性,展示每个部分的确切作用,以及它如何使代码更简洁或更灵活。
在本教程中,我们展示了如何使用FSDP APIs,用于简单的 MNIST 模型,可以扩展到其他更大的模型,比如HuggingFace BERT 模型,GPT 3 模型高达 1T 参数。示例 DDP MNIST 代码是从这里借鉴的。 FSDP 是如何工作的 在DistributedDataParallel(DDP)训练中,每个进程/工作器拥有模型的副本并处理一批数据,最后使用全局归约来汇总不...
之后我们会带领大家使用之前接触过的MNIST和Cifar10两个数据集做图像分类任务,这一次我们将使用PyTorch构建神经网络算法完成实验。 要点具体如下。 ·PyTorch要点概述。 ·PyTorch构建神经网络处理图像的分类问题。 PyTorch的使用 PyTorch如何构建神经网络的一些必备元素。如果大家对PyTorch有更多的学习需求,则请参考PyTorch官网...