DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 5 # 到时候显示 5张图片看效果, 如上图一 # Mnist digits dataset train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts ...
2.训练模型 训练模型的代码如下(使用带卷积层的模型): importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasdataimportosfromtorchvisionimporttransformsfrommainAutoNetimportAutoEncoderModelfromtorchvision.utilsimportsave_imagefromtorchvision.datasetsimportMNISTclassTrainer:def__init__(self):self.device=torch.device(...
root='./mnist/', # 保存或者提取位置 train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 转换 PIL.Image or numpy.ndarray 成 # torch.FloatTensor (C x H x W), 训练的时候 normalize 成 [0.0, 1.0] 区间 download=DOWNLOAD_MNIST, # 没下载就下载, 下载了就不用...
mnist_train = DataLoader(mnist_train, batch_size=32, shuffle=True) mnist_test = datasets.MNIST('mnist', False, transform= transforms.Compose([transforms.ToTensor()]), download=True) mnist_test = DataLoader(mnist_test, batch_size=32, shuffle=True) x, _ = next(iter(mnist_train)) print('...
代码: https://github.com/eugeniaring/Pytorch-tutorial/blob/main/convAE.ipynb 原文链接: https://medium.com/dataseries/convolutional-autoencoder-in-pytorch-on-mnist-dataset-d65145c132ac#d75c 每天18:30分更新 关注+星标+在看 不迷路看好文
AutoEncoder进能够重构见过的数据、VAE可以通过采样生成新数据,对于MNIST数据集来说都可以通过全连接神经网络训练。但是我们需要用CNN来实现呢,也很轻易。 Conditional VAE则有些特殊,它要把数据标签转换成One-Hot格式再拼接到数据上,MNIST数据集尚可,数据拉开也就784维度,那么对于一般的图像数据来说就不可行了。
validloader = DataLoader(mnist, batch_size=256, sampler=val_sampler) PyTorch中的神经网络架构可以定义为一个类,这个类继承了称为Module的nn包的基础类的所有属性。来自nn.Module类的继承使得我们可以轻松地实现、访问和调用多个方法,还可以定义类的构造函数中的各个层,以及前向传播步骤中的前向函数。 我们将...
x=self.encoder(x)# decode x=self.decoder(x)# reshape x=x.view(batchsz,1,28,28)returnx 上面代码都是基本操作,有一个地方需要特别注意,在decoder网络中,最后跟的不是ReLU而是Sigmoid函数,因为我们想要将图片打印出来看一下,而使用的数据集是MNIST,所以要将tensor里面的值最终都压缩到0-1之间 ...
trainloader = DataLoader(mnist, batch_size=256, sampler=tr_sampler)validloader = DataLoader(mnist, batch_size=256, sampler=val_sampler) PyTorch中的神经网络架构可以定义为一个类,这个类继承了称为Module的nn包的基础类的所有属性。来自nn.Module类的继承使得我们可以轻松地实现、访问和调用多个方法,还可以...
num_epochs=100batch_size=128learning_rate=1e-3img_transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])dataset=MNIST('./data',transform=img_transform)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)classautoencoder(nn.Module):def...