接下来,我们使用torchvision中的datasets模块下载 CIFAR-10 数据集。以下代码将下载训练和测试数据集,并将其加载为 PyTorch 的 DataLoader 对象。 importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 数据预处理,包括转换为张量和标准化transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize...
问题:由于网络限制,CIFAR-10 下载速度可能非常慢。解决方法: 使用国内镜像源: 代码语言:javascript 复制 torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform,mirror='https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html') 或提前手动下载数据集,并将其解压到root指定路径中。
1. CIFAR10数据集下载 CIFAR10数据集包含10个类别,图像尺寸为 3×32×32 官方下载地址很慢,这里给一个百度云: https://pan.baidu.com/s/1oTvW8wNa-VOjhn0WE5Vmiw 提取码: me8s 下载后在项目目录新建一个dat
CIFAR10数据集实战-数据读取部分(上) htmlpytorchmnistpycharmsize 登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站,可以自行下载数据集。 用户6719124 2019/12/19 2.3K0 PyTorch实现ResNet18 httpsjava网络安全 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/141287.html原文链接:https://...
CIFAR是由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集而来; 起初的数据集共分10类,分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车,所以CIFAR数据集常以CIFAR-10命名。 CIFAR共包含60000张32*32的彩色图像(包含50000张训练图片,10000张测试图片),其中没有任何类型重叠的情况。
1. CIFAR-10数据集简介 CIFAR-10是一个常用的彩色图片数据集,它有10个类别airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。 每张图片都是3×32×32,即3通道彩色图片,分辨率为32×32。 2. 数据集下载 torchvision实现了常用的图像数据加载功能,例如Imagenet、CIFAR10、MNIST等,以及常用的数...
一、Cifar10数据集 CIFAR-10是一个广泛用于测试和验证图像分类算法的基准数据集之一,因其相对较小的规模和丰富的多样性而备受研究者关注。在深度学习领域,许多研究和论文都会以CIFAR-10作为测试数据集,以评估他们的模型性能。这些类别分别是: 飞机(airplane) ...
x = self.fc3(x)returnx# 在构建数据集的时候指定transform,就会应用我们定义好的transform# root是存储数据的文件夹,download=True指定如果数据不存在先下载数据classImageClassify(object):def__init__(self): self.cifar_train =0self.cifar_test =0self.trainloader =0self.testloader =0self.criterion =0se...
CIFAR-10 是一个包含了10类,60000 张 32x32像素彩色图像的数据集。 CIFAR-10数据集 每类图像有6000张;分为50000张训练数据和10000张测试数据。CIFAR-10 数据网址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集分为5个训练数据集和1个测试数据集,每个批次10000张图像 ...
上面的代码导入了CIFAR10数据集,它是一个常用的图像分类数据集。通过指定train=True参数,我们获得了训练集;通过指定download=True参数,我们让PyTorch自动下载数据集。如果数据集已经下载过,则不需要再次下载。导入数据集后,我们使用DataLoader将数据集加载到训练循环中。batch_size参数指定每个批次中包含的样本数量;shuffle...