在本文中,我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络,并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。 MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于培训,10,000张用于测试。图像是灰度的,28×28像素的,并且居中的,以减少预处理和加快运行。 设置环境 在...
是为了调参用的parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')#加上参数描述,在--help中输出parser.add_argument('--batch-size',type=int, default=64, metavar='N',help='input batch size for training (default: 64)')
官方的MNIST 数据集当中是没有划分验证集的,但为了使训练结果更加直观,我选择将10000 个测试样本当中的5000 个划分为验证集,剩下5000 个依然为测试集。在此需要使用torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler()函数进行抽样。 首先获取测试样本的索引 testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data'...
torchvision.transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])),batch_size=batch_size_train,shuffle=True)test_loader=torch.utils.data.DataLoader(torchvision.datasets.MNIST('./data/',train=False,download=True,transform=
(device)# 加载保存的权重best_model_path ='best_mnist_model.pth'model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))# 设置模型为评估模式model.eval()# 从测试集中取10张图片examples =enumerate(test_loader)# 从 test loader 中获取一个带索引的迭代器# #使用 next()函数从迭代器中获取下一个批次的...
pytorch 下载mnist数据集 pytorch读取mnist数据集 上一篇文章搭建了一个简单的神经网络来检测MNIST数据集,今天搭建了一个CNN网络,同样来检测MNIST数据集,下面通过分析代码来记录一下我搭建过程中遇到的问题。 除了网络搭建部分代码外,其余代码与上次代码基本一致。
def mnist_data(): DATASET_DIR = 'data/MNIST/' with gzip.open(os.path.join(DATASET_DIR,'train-images-idx3-ubyte.gz')) as f: f = f.read() magic, number, row, col = struct.unpack_from( '>IIII', f, 0) loaded = np.frombuffer(f, dtype=np.uint8) ...
程序来自pytorch官方tutorial给的examples,链接为:https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py 我主要进行一下注释工作和实验程序 2.代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from __future__ import print_function #这个是python当中让print都以python3的形式进行print,即把prin...
我们将以下代码片段添加到一个名为“FSDP_mnist.py”的 Python 脚本中。 1.2 导入必要的包 注意 本教程适用于 PyTorch 版本1.12 及更高版本。如果您使用的是早期版本,请将所有的 size_based_auto_wrap_policy 实例替换为 default_auto_wrap_policy。 # Based on: https://github.com/pytorch/examples/blob/mas...
test_data = datasets.MNIST('data', train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True) ...