pytorch 自编码器手写数字

PyTorch自编码器是一种无监督学习算法，用于学习输入数据的低维表示。在这个例子中，我们使用PyTorch来实现一个自编码器来重建手写数字图像。

首先，我们导入所需的库和模块。这包括torch、torchvision、nn、Variable、DataLoader等。我们还导入了MNIST数据集，并设置了一些数据预处理的转换操作。

然后，我们定义了一些超参数，如批量大小(batch_size)和图像转换(img_transform)。我们还指定了数据集的路径(data_path)。

接下来，我们创建了一个数据集(dataset)和一个数据加载器(dataloader)。数据集使用MNIST数据集，并应用了图像转换操作。数据加载器用于将数据集分成批次并进行随机洗牌。

最后，我们打印出数据集的信息，包括数据的形状。这将显示数据集中图像的数量和每个图像的尺寸。

这段代码展示了如何使用PyTorch来实现一个自编码器，并用MNIST数据集进行训练和重建手写数字图像。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch 卷积自编码器](https://blog.csdn.net/qq_45759229/article/details/123726836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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