如果我使用的是 CIFAR-10应该怎么写代码
时间: 2024-09-10 10:28:29 浏览: 14
如果你打算使用CIFAR-10数据集(一个包含10个类别的彩色图像数据集),你需要稍微修改上述`get_iterator`函数。CIFAR-10的数据结构与MNIST类似,但大小和类别略有不同。以下是针对CIFAR-19的修改版代码示例:
```python
import torchvision.datasets as datasets
from torchvision import transforms
import torch.utils.data as data
def get_iterator(cifar_mode):
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 对每个通道做归一化
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
cifar_dataset = datasets.CIFAR10(
root='./data',
train=cifar_mode,
download=True,
transform=(transform_train if cifar_mode else transform_test)
)
tensor_dataset = data.TensorDataset(cifar_dataset.data, cifar_dataset.targets)
return tensor_dataset.dataloader(
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=cifar_mode,
num_workers=4
)
```
这里我们添加了数据增强(如RandomCrop和RandomHorizontalFlip)仅在训练模式下。此外,CIFAR-10的图片是32x32的RGB图像,所以我们也相应地调整了归一化操作。