Fashion-MNIST 是 Zalando 文章图像的数据集,由 60,000 个示例的训练集和 10,000 个示例的测试集组成。每个示例都是一个 28x28 灰度图像,共分为 10 个类别。Fashion-MNIST样本图例如下所示: 二、基于PyTorch构建卷积神经网络模型 由于Fashion-MNIST数据比较简单,仅有一个通道的灰度图像,通过叠加几层卷积层并结合...
1、图像数据准备 首先准备FashionMNIST数据集,该数据集可以直接使用torchvision库中datasets模块的FashionMNIST()的API函数读取,如果指定的工作文件夹中没有当前的数据,可以从网络上自动下载该数据集,数据的准备程序如下所示: # 使用 FashionMNIST 数据,准备训练数据集 train_data = FashionMNIST( root = '...data/Fa...
Fashion-MNIST 数据集 计算机程序一般由两个主要部分组成:代码和数据 对于深度学习而言,软件即为网络本身,尤其是在训练过程中通过训练产生的权重 神经网络程序员的工作是通过训练来监督和指导学习过程(可以看做是编写软件或代码的间接方式) Fashion-MNIST数据集 MNIST是非常著名的手写数字数据集 (M:Modify; NIST: Natio...
test_data = datasets.FashionMNIST( root="data",# root存储训练/测试数据的路径 train=False,# 指定训练/测试数据集 download=True,# 如果数据在根目录下不可用,则从Internet下载 transform=ToTensor(),# 修改标签 ) # transform.ToTensor()作用是将原始的数据,格式化为张量类型 # 对于FashionMNIST数据集中的示...
Fashion MNIST的尺寸仅为28x28像素,因此实际上不需要非常复杂的网络。可以像这样构建一 CNN拓扑 有两个卷积层,每个都有5x5内核。在每个卷积层之后,都有一个最大步距为2的最大合并层。这能够从图像中提取必要的特征。然后,将张量展平并放入密集层中,通过多层感知器(MLP)来完成10类分类的任务。
使用torchvision.datasets.FashionMNIST API可以轻松下载并加载FashionMNIST数据集。数据集包括60,000张训练图像和10,000张测试图像。数据格式：加载后的数据以元组形式呈现，每张图像对应一个tensor和一个label。图像为灰度图，尺寸为28x28像素。类别信息：数据集包含10个类别，分别为：tshirt、trouser、pull...
数据集: Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分,28x28 的...
Learn more OK, Got it.Shriram Jaju · 6y ago· 2,091 views arrow_drop_up2 Copy & Edit34 more_vert PyTorch - FashionMNISTNotebookInputOutputLogsComments (0)Input Data An error occurred: Unexpected end of JSON inputSyntaxError: Unexpected end of JSON input...
动手学深度学习pytorch版 FashionMNIST mnist_train 卷积神经网络基础 1. 二维卷积层 1.1 二维互相关运算 1.2 互相关运算与卷积运算 1.3 特征图与感受野 2. 填充与步幅 2.1 填充 2.2 步幅 3. 多通道 3.1 多输入通道 3.2 多输出通道 3.3 1x1卷积层 4. 卷积层与全连接层的对比...
1.1 Fashion-MNIST数据集标签类件组成 Fashion-MNIST数据集包含了10个类别的图像,分别是:t-shirt(T恤),trouser(牛仔裤),pullover(套衫),dress(裙子),coat(外套),sandal(凉鞋),shirt(衬衫),sneaker(运动鞋),bag(包),ankle boot(短靴)。 1.2 Fashion-MNIST数据集文件组成 ...