shuffle=True # 随机打乱)# 下载与加载测试数据 testset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform)testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=32,shuffle=False) 💡 猫哥提示: 指定 `root` 为数据存储路径,若不设置,将默认存储在项目目录下的 ...
此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进行图像分类的一般思路和方法。 官方下载网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets 使用torch.utils.data加载数据: importnumpyasnpimporttorchimporttorchvis...
上次基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch构建图像分类模型的精确度是60%,对于如何提升精确度,方法就是常见的transforms图像数据增强手段。 代码语言:javascript 复制 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader import torchvision import torchvision.datasets ...
例如一个矩阵是的shape是(5, 1),使用过这个函数后,结果为(5, ) #指定图片大小,图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)plt.figure(figsize=(20, 5))fori, imgsinenumerate(imgs[:20]):#维度缩减npimg = imgs.numpy().transpose((1, 2, 0))#将整个figure分成2行10列,绘制第i+1个子图。plt....
1. CIFAR-10数据集简介 CIFAR-10数据集包括以下10个类别: 飞机 汽车 鸟 猫 鹿 狗 frog(青蛙) 马 轮船 自行车 每个类别包含6000张图像,通常将50000张用作训练集,10000张用作测试集。 2. PyTorch的安装 首先,你需要确保你的环境中已安装PyTorch。你可以使用以下命令进行安装: ...
使用Pytorch进行CIFAR10数据集的切片处理 CIFAR-10是一个常用的小型图像分类数据集,包括10个类别的60,000张32x32彩色图像。由于其应用广泛,学习如何使用PyTorch对CIFAR-10数据集进行切片处理变得尤为重要。本篇文章将介绍如何在PyTorch中处理CIFAR-10数据集,并提供相关示例代码。
cifar10数据集pytorch 1. cifar10数据集的基本信息 CIFAR-10 是一个常用的用于图像识别的小型数据集,它包含了 60000 张 32x32 的彩色图像,分为 10 个类别,每个类别有 6000 张图像。这些类别是完全互斥的,即每张图像只属于一个类别。CIFAR-10 数据集被分为 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=False, transform=transform) # 得到一个生成器 trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True) testloader = DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False) # 数据分批 """ ①dataloader是一个可迭代对象...
将CIFAR10 数据集中的类型图像转换为由Python图像库 ( PIL ) 图像组成的张量,缩放到[0,1]。 Normalize(mean, std) mean 和 std 参数的参数数量取决于 PIL 图像的模式,由于PIL 图像是 RGB,这意味着它们具有三个通道——红色、绿色和蓝色,其范围是[0,1]。设置mean = 0.5, std = 0.5,基于归一化公式 :(...
self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继承自nn.Module,这是PyTorch中构建神经网络的标准方式。 def __init__(self)::这是模型的初始化方法,用于定义模型的各个层和参数。