最近在撸pytorch框架,这里参考深度学习经典数据集mnist的“升级版”fashion mnist,来做图像分类,主要目的是熟悉pytorch框架,代码中包含了大量的pytorch使用相关的注释。 1. 数据集介绍 (1)MNIST MNIST是深度学习最基本的数据集之一,由CNN鼻祖yann lecun建立的一个手写字符数据集,包含60000张训练图像和10000张测试图像,...
本文通过PyTorch构建简单的卷积神经网络模型,实现对图像分类入门数据——Fashion-MNIST进行分类。 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...
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()#在这里我们调用这个方法后直接就可以把数据集分成训练集和测试集, x_train = x_train.reshape(-1,28,28,1)#在这里因为下面要通入模型时需要图片数据是四维数据,这里就把数据转成四维,最后的一是指图片通道数,因为我们的图片...
MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集,用于机器学习中的图像分类任务。 该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像,每张图像都是28x28像素大小的灰度图像。每张图像都被标记为0到9中的一个数字。 该数据集是由美国国家标准与技术研究所(NIST)收集和创建,因此得名为MNIST(Modified National Institute of...
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数据集下载地址:tensorflow-tutorial-samples/mnist/data_set at master · geektutu/tensorflow-tutorial-samples · GitHub 数据集存放和dataset的参数设置: 完整的MNIST分类代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 ...
MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本) Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签) Test set images...
看一个实际的例子,如何用PyTorch来构建一个卷积神经网络(CNN)来识别手写数字,也就是著名的MNIST数据集: python 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtorch.optimasoptimimporttorch.nnasnn # 我们继续为模型定义损失函数和优化器 ...
顾名思义,fashion - mnist是一个时装数据集。具体来说,数据集有以下十类时尚项目: 正如我们在前一篇文章中看到的,这些项目的一个示例如下: (1)Fashion-MNIST的起源是什么 Fashion-MNIST的图片从何而来?Fashion-MNIST是基于Zalando网站上的分类。Zalando是一家总部位于德国的跨国时尚商务公司,成立于2008年。