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MNI
(1)MNIST 数据集下载与读取 (2)自定义 MNIST DataSet 使用任何工具搭建深度学习模型的第一步都是要先进行数据处理,包括数据读取,数据清洗,进行数据划分和数据预处理,及数据增强等。PyTorch提供的两个接口:Dataset 和 DataLoader 类分别负责可被 Pytorch 使用的数据集的创建以及向训练模型传递数据的任务。通过重写其子...
实现步骤 1. 数据加载与处理 PyTorch提供了torchvision库,可以方便地加载MNIST数据集。以下是数据加载的代码示例: importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms# 数据转换transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))])# 加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(roo...
from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader 1. 2. 2.构建MnistDataset类 # 构建自己的数据集 class MnistDataset(Dataset): def __init__(self, transform=None, lu_jing=None): self.lu_jing = lu_jing self.数据 = os.listdir(self.lu_jing) self.transform = tra...
batch_size=100mnist=datasets.MNIST('./data/MNIST',download=True,train=True,transform=transform)mnist_loader=DataLoader(dataset=mnist,batch_size=batch_size,shuffle=True)#CPUdefimshow(img,title):img=utils.make_grid(img.cpu().detach())img=(img+1)/2npimg=img.detach().numpy()plt.imshow(np.tr...
MNIST( root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True ) # 定义model 、loss 、optimizer model = CNN.SimpleCNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD( model....
torchvision.datasets.MNIST: 这是PyTorch中用于加载MNIST数据集的类。 transform=torchvision.transforms.ToTensor(): 这是指定数据变换操作,将数据转换为PyTorch张量格式。 download=False: 这是指示是否下载MNIST数据集的参数,这里设置为False是因为您已经下载了数据集。
1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐 其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集 本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载。如果使用程序下载失败,请将其他途径下载的MNIST数据集[文件]和[解压文件]放置在<data/MNIST...
变量train_data和test_data的类型分别为'torchvision.datasets.mnist.MNIST',如果想用到pytorch中的进行训练,就必须将变量改为torch 2.torch.utils.data.DataLoader( ) 用from torch.utils.data import DataLoader进行导入, train_load=DataLoader(dataset=train_data,batch_size=100,shuffle=True) ...
test_dataset = MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) 注意:如果./data目录下没有MNIST数据集,download=True会自动从网上下载数据集到该目录。 创建数据加载器 为了方便在训练过程中批量加载数据,我们使用DataLoader。 train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size...