PyTorch 以其简洁性、强大的动态计算图和活跃的社区支持让学习和研发都变得轻松。我们还通过构建一个CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字,讲述了整个模型的设计、训练和评估过程。 希望你能有所收获～～
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST 包括6万张...
data_test = mnist.MNIST('./data', train=False, transform=transform, target_transform=None, download=False) #数据集下载完成后。就要对数据进行装载,利用batch _size来确认每个包的大小,用Shuffle来确认打乱数据集的顺序。 train_loader = DataLoader(data_train, batch_size=train_batch_size, shuffle=True)...
准备数据 加载数据集 MNIST from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # value of pixel: [0, 255] ->
MNIST数据集是NIST(National Institute of Standards and Technology,美国国家标准与技术研究所)数据集的一个子集,MNIST 数据集主要包括四个文件,训练集train一共包含了 60000 张图像和标签,而测试集一共包含了 10000 张图像和标签。 idx3表示3维,ubyte表示是以字节的形式进行...
数据集,即dataset,主要分为训练集与测试集。PyTorch自带有MNIST数据集;该数据集是一个手写体数字的图片数据集,该图片为28\times28单通道黑白图片,训练集一共包含了 60,000 张样本,测试集一共包含了 10,000 张样本。 train_set=datasets.MNIST(root='./dataset',train=True,download=True,transform=transform)tes...
作为Pytorch初学者,利用MNIST数据集作为基本数据集,使用Pytorch进行搭建模型训练,本文档目的在记录Pytorch进行深度学习系统搭建流程,使用时能随时查阅。 文章目录 Pytorch进行分类任务总结 1. 数据获取 2.模型定义 3.损失函数和优化器设置 4.模型训练,验证 5.acc和loss可视化 ...
数据加载部分完成。 二、网络模型 由于mnist的图像大小为28*28,如vgg、resnet等网络的入网尺寸较之太大,故不太适合mnist数据集,这里我们自定义实现一个简单的3层卷积神经网络,包含conv、bn、relu、pool等网络基本单元。 网络结构图: cnn结构(画图太糙) 网络结构:本网络包含三个卷积部分,一个自适应池化和一个全...
与前面的教程一样,变分自动编码器是在MNIST数据集上实现和训练的。 导入库和数据集 importmatplotlib.pyplotasplt# plotting libraryimport numpy as np # this module is useful to work with numerical arraysimport pandas as pd import random import torchimport torchvisionfrom torchvision import transformsfrom tor...
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( ...