# 使用ImageFolder去读取,返回后的数据路径和标签对应起来 all_dataset=datasets.ImageFolder('../data/amazon/images',transform=data_transform) # 使用random_split实现数据集的划分,lengths是一个list,按照对应的数量返回数据个数。 # 这儿需要注意的是,lengths的数据量总和等于all_dataset中的数据个数,这儿不是按...
import torchfrom torch.utils.data import random_split, DataLoaderfrom torchvision import datasets, transforms 加载数据集 dataset = datasets.MNIST(‘./data’, train=True, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])) 使用等概率随机...
transforms.RandomChoice(transforms) 功能:从给定的一系列 transforms 中选一个进行操作 transforms.RandomApply(transforms, p=0.5) 功能:给一个 transform 加上概率,依概率进行操作 transforms.RandomOrder 功能:将 transforms 中的操作随机打乱 使用示例: 例如,想对数据进行缩放、随机裁剪、归一化和标准化,可以这样进...
奥义都在代码中,自己体会 :) fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportrandom_splitimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromrayimporttunefromray.tuneimportCLIReporterfromray.tune.scheduler...
例如,transforms.RandomCrop()、transforms.RandomHorizontalFlip() 等。 输入大小调整: 深度学习模型通常对输入的大小有一定的要求。转换函数可以用于调整输入数据的大小,以适应模型的输入尺寸。例如,transforms.Resize()。 灰度化、归一化等操作: 转换函数还可以执行其他各种操作,如将图像灰度化、进行归一化等。这些操作...
torch.utils.data.random_split 将一个数据集分割成多份,常用于分割训练集,验证集和测试集。 调用Dataset的加法运算符(+)将多个数据集合并成一个数据集。 1,根据Tensor创建数据集 import numpy as np import torch from torch.utils.data import TensorDataset,Dataset,DataLoader,random_split ...
`transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode='edge')`的效果如下,首先在上下左右进行 64 的 padding,使用边缘像素填充,然后随机裁剪出 (224,224) 大小的图片。 `transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode='reflect')`的效果如下,首先在上下左右进行 64 的 padding,使用镜像填充,然后随机...
torch.utils.data.random_split 将一个数据集分割成多份,常用于分割训练集,验证集和测试集。 调用Dataset的加法运算符(+)将多个数据集合并成一个数据集。 1.根据Tensor创建数据集 import numpy as np import torch from torch.utils.data import TensorDataset,Dataset,DataLoader,random_split ...
导入:importtorchvision.transformsastransforms #训练集数据预处理train_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)), #缩放transforms.RandomCrop(32, padding=4), #随机裁剪transforms.ToTensor(), #转为tensor,同时进行归一化操作,将像素值的区间从0-255变为0-1transforms.Normalize(norm_mean, ...
关于数据集拆分,我们想到的第一个方法是使用torch.utils.data.random_split对dataset进行划分,下面我们假设划分10000个样本做为训练集,其余样本做为验证集: fromtorch.utils.dataimportrandom_split k =10000train_data, valid_data = random_split(train_data, [k,len(train_data)-k]) ...