写一个在pytorch中使用SKlearn调用SVM对mnist数据集二分类的代码
时间: 2023-03-10 13:21:51 浏览: 180
答: 以下是在pytorch中使用SKlearn调用SVM对mnist数据集二分类的代码:from torchvision.datasets import MNIST
from sklearn import svm
import torch# 加载mnist数据集
data = MNIST(root='data/', download=True)# 将数据转换成ndarray,并标准化
x_train, y_train = torch.Tensor(data.train_data.numpy()/255.), data.train_labels.numpy()
x_test, y_test = torch.Tensor(data.test_data.numpy()/255.), data.test_labels.numpy()# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(x_train, y_train)# 计算准确率
acc = clf.score(x_test, y_test)
print('accuracy:', acc)
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基于SVM的手写数字分类代码(pytorch)数据集为MNIST
当然,我可以为您提供基于 PyTorch 的 SVM 手写数字分类代码(使用 MNIST 数据集)。以下是示例代码:
```python
import torch
import torchvision
from sklearn import svm
# 加载 MNIST 数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
# 将数据转换为适合 SVM 的格式
train_data = train_dataset.data.reshape(-1, 28*28).numpy()
train_labels = train_dataset.targets.numpy()
test_data = test_dataset.data.reshape(-1, 28*28).numpy()
test_labels = test_dataset.targets.numpy()
# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC()
# 训练 SVM 分类器
clf.fit(train_data, train_labels)
# 在测试集上进行预测
predictions = clf.predict(test_data)
# 计算准确率
accuracy = (predictions == test_labels).mean()
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个代码中,首先我们加载 MNIST 数据集,并将图像数据转换为适合 SVM 的格式。然后,我们创建一个 SVM 分类器并在训练集上进行训练。最后,我们使用训练好的模型在测试集上进行预测,并计算准确率。
请注意,这个代码只是一个简单的示例,可能并不是最优的 SVM 实现。您可以根据自己的需求对其进行修改和优化。
基于SVM的手写数字分类识别代码(pytorch)数据集为MNIST
当然,我可以为您提供基于SVM的手写数字分类识别的代码(使用PyTorch框架),数据集为MNIST。下面是代码示例:
```python
import torch
import torchvision
from sklearn import svm
# 加载MNIST数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
# 数据预处理
train_data = train_dataset.data.reshape(-1, 28*28).numpy()
train_labels = train_dataset.targets.numpy()
test_data = test_dataset.data.reshape(-1, 28*28).numpy()
test_labels = test_dataset.targets.numpy()
# 创建并训练SVM模型
svm_model = svm.SVC()
svm_model.fit(train_data, train_labels)
# 在测试集上进行预测
predictions = svm_model.predict(test_data)
# 计算准确率
accuracy = (predictions == test_labels).mean()
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```
这段代码首先使用`torchvision`库加载MNIST数据集,并进行数据预处理。然后,使用`sklearn`库中的`svm.SVC()`创建一个SVM模型,并使用训练集进行训练。最后,使用测试集进行预测,并计算分类准确率。
请注意,这只是一个简单的示例代码,可能需要根据实际需求进行修改和优化。希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。