用torchvision 加载并预处理cifar-10 数据集。( 2 )定义网络。( 3 )定义损失
时间: 2023-09-08 09:02:31 浏览: 55
使用torchvision加载并预处理cifar-10数据集的步骤如下:
1. 引入必要的库和模块:
```
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
```
2. 定义数据集的预处理操作:
```
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 将图像转换为Tensor格式
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 对图像进行标准化处理
])
```
3. 加载训练集和测试集:
```
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
```
其中,`root`表示数据集存放的路径,`train=True`表示加载训练集,`transform`表示数据预处理操作,`train=False`表示加载测试集,`batch_size`表示每个batch的样本数量,`shuffle`表示是否对数据进行随机洗牌,`num_workers`表示读取数据的线程数量。
下面是定义网络的步骤:
1. 引入必要的库和模块:
```
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
```
2. 定义网络结构:
```
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 定义网络的层次结构,可以根据需求添加卷积层、池化层等
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
# 定义前向传播过程
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
```
在此示例中,我们定义了一个包含两个卷积层、三个全连接层的简单网络结构。
最后,定义损失函数的步骤如下:
1. 引入必要的库和模块:
```
import torch.optim as optim
```
2. 定义损失函数:
```
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 使用交叉熵损失函数
```
在这个例子中,我们选择了交叉熵损失函数作为我们的损失函数。你也可以根据任务的需求选择其他类型的损失函数,例如均方误差损失函数。