batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # 归一化,均值和方差 train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)
时间: 2024-04-18 16:24:10 浏览: 25
在这段代码中,首先将批处理大小batch_size设置为64。然后定义了一个变换transform,使用transforms.Compose将两个变换操作组合在一起。第一个变换transforms.ToTensor()将图像转换为张量形式,第二个变换transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))对图像进行归一化处理,其中(0.1307,)和(0.3081,)分别表示均值和方差。
接下来,创建了训练集train_dataset和测试集test_dataset。这里使用的是MNIST数据集,通过设置root参数指定数据集存储的路径,train=True表示使用训练集,download=True表示如果数据集不存在则下载数据集。同时,应用之前定义的变换transform对数据集进行预处理。
然后,使用DataLoader创建了训练集和测试集的数据加载器train_loader和test_loader。其中train_loader用于训练阶段,shuffle=True表示在每个epoch中对数据进行随机排序,batch_size设置为之前定义的批处理大小batch_size;test_loader用于测试阶段,shuffle=False表示不对数据进行随机排序,batch_size同样设置为batch_size。
通过这样的数据加载器,可以方便地对训练集和测试集进行批处理操作,并在模型训练和测试时使用。
相关问题
讲解代码test_loader = torch.utils.data.DataLoader( torchvision.datasets.MNIST('mnist_data/', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize( (0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=batch_size, shuffle=False)
这个代码是用于加载MNIST数据集的,其中包括了数据集的路径、是否下载、转换方式等参数。使用torch.utils.data.DataLoader加载数据集并设置了batch size和shuffle参数。这段代码主要用于数据预处理。
train_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size) 怎么改变为.mat形式的输入
若要将MNIST数据集转换为.mat形式,则可以使用SciPy库中的`scipy.io.savemat()`函数。具体代码如下:
```python
import scipy.io as sio
import numpy as np
from torchvision import datasets, transforms
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
# 加载MNIST训练集和测试集
train_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=False, download=True, transform=transform)
# 将MNIST训练集转换为.mat格式
train_data = train_dataset.data.numpy()
train_labels = train_dataset.targets.numpy()
sio.savemat('train_data.mat', {'train_data': train_data, 'train_labels': train_labels})
# 将MNIST测试集转换为.mat格式
test_data = test_dataset.data.numpy()
test_labels = test_dataset.targets.numpy()
sio.savemat('test_data.mat', {'test_data': test_data, 'test_labels': test_labels})
```
运行以上代码后,会生成`train_data.mat`和`test_data.mat`两个文件,分别包含MNIST训练集和测试集的图像数据和标签。
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