import torchfrom torch.utils.data import Datasetfrom torchvision import datasetsfrom torchvision.transforms import ToTensorimport matplotlib.pyplot as plttraining_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=
PyTorch 读取其他的数据,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候,也会经常看到dataset这个东西的存在。Dataset类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它。 先看一下源码: 这里有一个__getitem__函数,__getitem__函数接收一个index,然后返回图片数据...
Dataset 类是 PyTorch 图像数据集中最为重要的一个类,也是 PyTorch 中所有数据集加载类中应该继承的父类。其中,父类的两个私有成员函数必须被重载。 getitem(self, index) # 支持数据集索引的函数 len(self) # 返回数据集的大小 Datasets 的框架: classCustomDataset(data.Dataset):# 需要继承 data.Datasetdef_...
download if necessary training_set = torchvision.datasets.FashionMNIST('./data', train=True, transform=transform, download=True) validation_set = torchvision.datasets.FashionMNIST('./data', train=False, transform=transform, download=True) # Create data loaders for our datasets; shuffle for training...
trainset=datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/',download=True,train=True,transform=transform)trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=64,shuffle=True) 为了获取数据集的所有图像,一般使用iter函数和数据加载器DataLoader。 代码语言:javascript ...
datasets.CIFAR10("./dataset", download=True, train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) # 加载测试集,batch_size=64 意味着每次从test_data中取64个数据进行打包 test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False) # 实例化...
fromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransforms# 读取MNIST数据集# Normalize()转换使用的值0.1307和0.3081是MNIST数据集的全局平均值和标准偏差transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])# 下载/获取数据集,其中root为数据集存放路径,train=True即训练集...
在输入流水线中,我们看到准备数据的代码是这么写的data = datasets.CIFAR10("./data/", transform=transform, train=True, download=True)。datasets.CIFAR10就是一个Datasets子类,data是这个类的一个实例。 为什么要定义Datasets: PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader。通过这个类,我们在准备mini-...
from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import Dataset class MyMNISTDataset(Dataset): def __init__(self, root, train=True, transform=None): self.root = root self.train = train self.transform = transform self.data = datasets.MNIST(root, train=train, download=True,...
torchvision.datasets中包含了以下数据集 所有数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类, 即它们具有getitem和len实现方法。因此,它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader可以使用torch.multiprocessing工作人员并行加载多个样本的数据。例如: imagenet_data= torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/imagenet_root/')...