首先运用定义的FashionMNISTDataset将数据集变换成 28x28 的格式,再用DataLoader的方法读取数据。 train_dataset=FashionMNISTDataset(csv_file=DATA_PATH/"fashion-mnist_train.csv")test_dataset=FashionMNISTDataset(csv_file=DATA_PATH/"fashion-mnist_test.csv")train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_...
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...
MNIST中共有7万张图像:6万张用于训练;1万张用于测试;共0—9十个类别 Fashion-MNIST数据集来自Zalando网站:10类别对应10种服饰;7万张 28x28的灰度图像 Fashion-MNIST的目的是取代MNIST数据集,用作基准来测试机器学习算法 Fashion-MNIST与MNIST数据集的异同: 异:MNIST数据集中图像都是手写图像,而Fashion-MNIST中的...
通过torchvision.datasets.FashionMNIST 方法获取数据集 mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./Datasets/FashionMNIST', train=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./Datasets/FashionMNIST', train=False, transform=transforms...
使用Pytorch在FashionMNIST数据集上搭建及训练神经网络模型, 视频播放量 1256、弹幕量 0、点赞数 37、投硬币枚数 38、收藏人数 60、转发人数 9, 视频作者 淅沥Z6, 作者简介 ,相关视频:从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神
1|0前文概要:最近参加了DataWhale的组队学习任务,pytorch进阶组队,有一些深度学习基础,先来总结第一个项目实战任务,FashionMNIST时装分类任务,该数据集是一个比较成熟的数据集,可以直接在torch.utils.data的dataset包中直接下载即可。 整体超参数的设置: ## 配置其他超参数,如batch_size, num_workers, learning rate...
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块:import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import sys对数据集的操作(读取数据集): 由于像素值为0到255的整数,所以刚好是uint8所能表示的范围,包括transforms.ToTensor()在内...
基于Fashion Minist数据集的实践对比 1、Fashion-MNIST数据集介绍 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...
使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成,会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN,DCGAN)模型、实例归一化技术。 1.1 DCGAN中的全卷积 WGAN-gp模型侧重于GAN模型的训练部分,而DCGAN是指使用卷积神经网络的GAN,它侧重于GAN模型的结构部分,重点介绍在DCGAN中使用全卷积进行重构的技术。 1.1.1 DCGAN...
FashionMNIST 是一个衣物图像数据集,包含60000个样本的训练集以及10000个样本的测试集。样本分为10类标签:T-Shirt/Top(T恤),Trouser(裤子),Pullover(套衫),Dress(连衣裙),Coat(大衣),Sandals(凉鞋),Shirt(衬衣),Sneaker(运动鞋),Bag(包),Ankle boots(踝靴)。每个样本都是28*28的灰度图像。