train = datasets.FashionMNIST(root="./data", train=True, transform=trans, download=True)

时间: 2024-04-02 09:32:28 浏览: 138
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MNIST_train数据集下载()

这段代码使用了PyTorch中的FashionMNIST数据集，并定义了一个名为train的数据集对象。具体来说，这个数据集对象被设置为训练模式（train=True）并指定了数据集存储的根目录（root="./data"），以及数据预处理的方式（transform=trans）。最后，如果本地没有数据集文件，则会自动下载数据集（download=True）。
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MNIST / fashion-MNIST数据集打包下载

手写数字识别、图像分类数据集打包下载，数据集介绍和使用方法参考： MNIST： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ fashion-MNIST： https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
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导入FashionMNIST数据集时报错module ‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIS’

torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/Fashion...

train_data = datasets.FashionMNIST(root='./', train=True, download=True, transform=data_transform) 里面transform=data_transform是什么意思

transform=data_transform 表示对数据进行预处理的操作，data_transform 是一个 transforms 中的对象，可以通过 transforms.Compose() 方法将多个预处理操作组合在一起。预处理操作可以包括图像缩放、旋转、...

为以下代码添加注释# Download training data from open datasets. training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) # Download test data from open datasets. test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), )

training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", # 数据集存放路径 train=True, # 表示是训练集，因此会从该路径下找到训练数据 download=True, # 如果数据集不存在，就先下载 transform=ToTensor(), # 将...

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_transform, download=True)

datasets.MNIST 是 PyTorch 中的一个内置数据集...其中，root 参数指定数据集存储的根目录，train 参数指定是否加载训练集，transform 参数指定数据预处理的方法，download 参数指定是否从网络上下载数据集。

batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # 归一化,均值和方差 train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)

这里使用的是MNIST数据集，通过设置root参数指定数据集存储的路径，train=True表示使用训练集，download=True表示如果数据集不存在则下载数据集。同时，应用之前定义的变换transform对数据集进行预处理。 然后，...

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 ...

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data/', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=False)什么意思

其中，MNIST是一个手写数字图片数据集，root参数指定数据集存储的根目录，train参数指定这是训练数据集，transform参数指定对数据进行转换的方式，ToTensor()表示将数据转换为PyTorch中的张量形式，download参数表示...

train_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=True, transform=data_tf, download=True)返回值支持的函数

5. train_dataset.transform: 返回数据预处理所使用的 transform 对象。 6. train_dataset.classes: 返回数据集中所有类别的名称。 7. train_dataset.class_to_idx: 返回一个字典，将类别名映射为类别索引。 8...

training_set = torchvision.datasets.FashionMNIST('./data', train=True, transform=transform, download=True)

- torchvision.datasets.FashionMNIST 是一个内置的 PyTorch 数据集，它包含了 10 个类别的灰度图像，用于衣服的分类任务。 - ./data 是数据集下载到本地的路径。 - train=True 表示加载训练集数据。 - ...

transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) dataset1 = datasets.MNIST('../data_row', train=True, download=True, transform=transform) dataset2 = datasets.MNIST('../data_row', train=False, transform=transform)

接下来，代码通过 datasets.MNIST() 函数创建两个 MNIST 数据集对象。第一个对象 dataset1 是用于训练模型的数据集，train=True 表示使用训练集。第二个对象 dataset2 是用于测试模型的数据集，train=False 表示使用...

解释这段代码train_dataset = datasets.MNIST(root='mnist', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

这段代码定义了一个名为train_dataset的变量，它使用datasets.MNIST函数从MNIST数据集中加载训练数据，并使用transforms.ToTensor函数将其转换为张量，最后将download参数

train_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size) 怎么改变为.mat形式的输入

train_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=False, download=True, transform...

解释这段代码 import numpy as np import torch as pt import torchvision as ptv train_set = ptv.datasets.MNIST("src/step1/mnist/train", train=True, transform=ptv.transforms.ToTensor(), download=True) test_set = ptv.datasets.MNIST("src/step1/mnist/test", train=Fal

这段代码是一个 PyTorch 脚本，用于加载 MNIST 数据集并进行转换。MNIST 是一个常用的手写数字识别数据集，包含了...最后，代码指定了 MNIST 数据集的存储路径，并且调用了 download=True 参数，以下载并存储数据集。

import torch import torchvision import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms #超参数 num_classes = 10 #类别个数 num_epochs = 10 #迭代次数/训练次数 learning_rate = 0.01 #学习率，方法更新的速率 batch_size = 64 #批次，批量大小，每次传输图片的个数 #训练集 train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) ) #测试集 test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = False, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) )

train_dataset对象表示训练集，通过指定train=True来加载训练集。test_dataset对象表示测试集，通过指定train=False来加载测试集。 在加载数据集时，还进行了一些预处理操作。使用了transforms.Compose()函数来...

基于以下代码，加入图像高斯模糊处理代码：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

train_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255 # 对测试集图像进行高斯模糊处理 for i, (images, labels) in enumerate(test_loader): ...

BATCH_SIZE=4 transform= transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))]) trainset =torchvision.datasets.FashionMNIST('./data', download=True, train=True, transform=transform) testset =torchvision.datasets.FashnionMNIST('./data', download=True, train=False, transform=transform) trainloader =Loader.DataLoader(trainset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) testloader =Loader.DataLoader(testset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) classes = ('T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle Boot')

这段代码是一个基于FashionMNIST数据集的图像分类任务的数据预处理和加载部分。其中BATCH_SIZE指定了每个batch的大小，transform定义了对图像数据的预处理操作，包括将图像转换成tensor并进行归一化。trainset和test...

from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

这段代码是用 PyTorch 中的 DataLoader 模块加载 CIFAR10 数据集，并将训练集和测试集分别存储在 train_data 和 test_data 中。CIFAR10 是一个经典的图像分类数据集，包含 10 个类别的 60000 张 32x32 像素的彩色...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision # datasets and pretrained neural nets import torch.utils.data import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=True, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 testset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=False, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size =32, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)写一个构建网络定义损失函数，优化器训练 迭代次数为10次 模型评测尝试将数据集更改为FashionMNIST或者CIFIR10再训练模型，或对比卷积神经网络和全连接神经网络模型的预测准确度，或尝试数据增强方法的代码

trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root=data_root, train=False, ...

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