mnist数据集拼接
时间: 2023-10-09 16:07:33 浏览: 37
mnist数据集拼接是将之前的mnist数据集和自己手写的数据集合并成一个新的数据集。这个新的数据集包含了之前的测试数据集(test)和训练数据集(train),并且在训练数据集中加入了自己手写的图片(train_images)。这样做的目的是为了提高对于自己手写图片的识别准确度。虽然这种做法可能导致整体训练精确度下降,但对于自己手写图片的测试结果却更准确。
相关问题
mnist数据集预处理pytorch
在PyTorch中预处理MNIST数据集的步骤如下:
1. 导入必要的库和模块:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
```
2. 定义数据转换:
```python
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
```
这里使用了`transforms.Compose`将多个数据转换操作组合在一起,其中`transforms.ToTensor()`将数据转换为张量,`transforms.Normalize()`对数据进行标准化处理。
3. 加载训练集和测试集:
```python
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
shuffle=False, num_workers=2)
```
这里使用了`torchvision.datasets.MNIST`加载MNIST数据集,并将之前定义的数据转换应用到数据集中。然后使用`torch.utils.data.DataLoader`将数据集转换为可迭代的数据加载器。
4. 查看数据:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# functions to show an image
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % labels[j] for j in range(64)))
```
这里使用了`matplotlib`库来显示图像,`torchvision.utils.make_grid()`将多张图像拼接在一起,`np.transpose()`将通道维度放到最后。
给我一段python代码展示如何创建一份新的数据集,并通过循环累加将三份FashionMnist数据集进行汇总,形成一份新的数据集
好的,下面是一份示例代码:
```python
import numpy as np
from tensorflow import keras
# 加载 FashionMnist 数据集
(x_train_1, y_train_1), (_, _) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
(x_train_2, y_train_2), (_, _) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
(x_train_3, y_train_3), (_, _) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 将三份数据集合并
x_train = np.concatenate((x_train_1, x_train_2, x_train_3), axis=0)
y_train = np.concatenate((y_train_1, y_train_2, y_train_3), axis=0)
# 创建新的数据集文件
with open("new_dataset.txt", "w") as f:
for i in range(len(x_train)):
# 将图片和标签拼接成一行数据
data_row = np.concatenate((x_train[i].flatten(), [y_train[i]]), axis=0)
# 将数据写入文件
f.write(",".join(str(val) for val in data_row))
f.write("\n")
```
这段代码首先加载了三份 FashionMnist 数据集,并通过 `np.concatenate` 方法将它们合并成一份新的数据集。然后,代码使用 `with open` 语句创建了一个新的文件,并通过循环遍历数据集,将每个样本的图片和对应的标签拼接成一行数据,并写入文件中。最终,就得到了一份新的数据集文件 `new_dataset.txt`。
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