test_reader = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test') print("测试集样本数:", len(test_reader)) print("样本形状:", test_reader[0][0].shape) print("标签形状:", test_reader[0][1].shape) # 包装数据读取器,每次读取的数据数量设置为batch_size=64 test_loader = paddle.io.DataLoader(test_reader, batch_size=64, shuffle=True) pred_list = [] #存放预测值 label_list = [] #存放真实值 ##代码填充 pred_list = np.array(pred_list).reshape(-1,1) label_list = np.array(label_list).reshape(-1,1) print('测试集上的准确率:', np.sum(label_list==pred_list)/len(label_list))
时间: 2023-05-21 14:03:08 浏览: 48
这段代码是使用PaddlePaddle的视觉库加载MNIST数据集的测试集。其中,mode='test'表示加载测试集,len(test_reader)表示测试集的样本数,test_reader[0][0].shape表示第一个样本的形状,test_reader[0][1].shape表示第一个样本的标签形状。
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train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor()) val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())
这段代码使用PaddlePaddle的视觉库`paddle.vision`加载MNIST数据集,并将其分为训练集和验证集。其中`mode='train'`表示加载训练集,`mode='test'`表示加载测试集。`transform=ToTensor()`表示将数据集中的图片转换为Tensor数据格式,以便于后续的模型训练。
解释一下train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train') test_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='test')
这段代码是使用PaddlePaddle提供的文本数据集IMDb进行训练和测试数据集的加载。IMDb数据集是一个用于情感分析的数据集,其中包含了大量的带有情感标签的电影评论文本。
train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train') 表示加载IMDb数据集中的训练数据集,其中mode='train'表示选择训练模式。执行这行代码会返回一个可迭代的数据集对象,我们可以通过for循环来遍历每一个样本。
test_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='test') 表示加载IMDb数据集中的测试数据集,其中mode='test'表示选择测试模式。同样的,执行这行代码也会返回一个可迭代的数据集对象,我们可以通过for循环来遍历每一个测试样本。