test_loader通常是一个数据加载器(DataLoader),它是PyTorch中用于加载数据集的常用方式。它实现了__iter__方法,因此是一个可迭代对象。在您的代码中,您应该已经创建了一个这样的数据加载器,并假设它已经被命名为test_loader。 3. 使用for循环遍历test_loader 遍历test_loader是一个常见的操作,特别是在进行模型评估...
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True) test_dataset = datasets.MNIST(root="dataset/",train=False,transform=transforms.ToTensor(),download=True) test_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True) model = CNN().to(device)...
train_dataloader = DataLoader(training_data,batch_size=64)#64张图片为一个包test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64)forX,Yintrain_dataloader:#X表示打包好的每一个数据包print(f'Shape of X[N,C,H,W]:{X.shape}')print(f'Shape of Y:{Y.shape}{Y.dtype}')break'''判断当前设备...
(mode='train', transform=transform) cifar10_test = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform) # 构建训练集数据加载器 train_loader = paddle.io.DataLoader(cifar10_train, batch_size=64, shuffle=True) # 构建测试集数据加载器 test_loader = paddle.io.DataLoader(cifar10_test, ...
(mode='train', transform=transform) cifar10_test = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform) # 构建训练集数据加载器 train_loader = paddle.io.DataLoader(cifar10_train, batch_size=64, shuffle=True) # 构建测试集数据加载器 test_loader = paddle.io.DataLoader(cifar10_test, ...