from torchvision import transforms from torchvision import datasets # 定义一个transform my_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), # 将读取来的图片数据转成tensor,方便后续直接神经网络学习 transforms.Normalize((0.5), (0.5)) ]) # 读取MNIST数据集 同时做数据变换 mnist_dataset = datasets....
结合datasets 使用 在使用 torchvision.datasets 读取 MNIST 数据集时,有一个参数 transform,他就是对图像进行预处理操作的,例如数据增强、归一化、旋转或者缩放等等,它接收一个 torchvision.transforms 操作或者由 Compose 类所定义的操作组合。 from torchvision import transforms from torchvision import datasets # 定义...
datasets: 提供常用的数据集加载,设计上都是继承torch.utils.data.Dataset,主要包括MNIST、CIFAR10/100、ImageNet、COCO等; transforms:提供常用的数据预处理操作,主要包括对Tensor以及PIL Image对象的操作; from torchvision import models from torch import nn from torchvision import datasets '''加载预训练好的模型,...
from torchvision import datasets, transforms # 定义数据预处理操作 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 加载训练集 trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform) trainloader = tor...
import torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transforms# Define transform to normalize data transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor, transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])])
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用torchvision.datasets加载CIFAR10数据集: import torch from torchvision import datasets, transforms # 定义数据预处理操作 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5)) ] # 加载训...
= ''image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_root, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}# wrap your data and label into Tensordataloders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=10, shuffle=True, ...
PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/to...
import torchvision from torchvision import transforms, utils trans = transforms.Compose([transforms.RandomCrop(400), transforms.ToTensor()]) dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('/Users/manmi/Desktop/data/data', transform=trans) print(dataset.classes) # ['bird', 'cat', 'dog'] ...
0.模块 torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。利用datasets可以下载一些经典数据集,本次笔记主要记录如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。