pytorch高斯模糊手写数字数据集

你想了解如何使用 PyTorch 对手写数字数据集进行高斯模糊操作，是吗？

首先，你需要下载手写数字数据集，可以使用 PyTorch 提供的 MNIST 数据集，或者其他来源的手写数字数据集。然后，你可以使用 torchvision.transforms 中的 GaussianBlur() 方法对数据集进行高斯模糊操作。

下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import MNIST

# 下载 MNIST 数据集
train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

# 定义高斯模糊操作
blur_transform = transforms.Compose([
    transforms.GaussianBlur(kernel_size=5, sigma=1.5)
])

# 对训练数据集进行高斯模糊处理
train_dataset_blur = MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.Compose([
    blur_transform,
    transforms.ToTensor()
]), download=True)

# 对测试数据集进行高斯模糊处理
test_dataset_blur = MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.Compose([
    blur_transform,
    transforms.ToTensor()
]), download=True)

# 打印数据集大小
print(len(train_dataset), len(train_dataset_blur))
print(len(test_dataset), len(test_dataset_blur))

在上面的代码中，我们首先下载了 MNIST 数据集，并定义了一个高斯模糊操作。然后，我们使用 Compose() 方法将高斯模糊操作和 ToTensor() 操作组合起来，对训练数据集和测试数据集进行处理，最终得到了两个新的数据集 train_dataset_blur 和 test_dataset_blur。最后，我们打印了数据集的大小，以确保处理正确。

希望这可以帮助到你！