train = datasets.FashionMNIST(root="./data", train=True, transform=trans, download=True)
时间: 2024-04-02 12:32:28 浏览: 16
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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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(), )
# 导入 PyTorch 内置的 FashionMNIST 数据集
from torchvision import datasets
# 导入 PyTorch 内置的 Transforms 转换模块
from torchvision.transforms import ToTensor
# 从 open datasets 下载并加载训练数据集
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(), # 将数据转换为 Tensor 类型
)
# 从 open datasets 下载并加载测试数据集
test_data = datasets.FashionMNIST(
root="data", # 数据集存放路径
train=False, # 表示是测试集,因此会从该路径下找到测试数据
download=True, # 如果数据集不存在,就先下载
transform=ToTensor(), # 将数据转换为 Tensor 类型
)
#注释解释了代码的作用,参数的含义以及每个参数的用途。
train_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=True, transform=data_tf, download=True)返回值支持的函数
train_dataset 返回的是一个 PyTorch 的数据集对象,支持以下常用函数:
1. `len(train_dataset)`: 返回数据集的大小,即样本数量。
2. `train_dataset[i]`: 返回第 i 个样本,其中 i 为样本的索引。
3. `train_dataset.targets`: 返回数据集中所有样本的标签。
4. `train_dataset.data`: 返回数据集中所有样本的原始图像,以 tensor 形式存储。
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. `train_dataset.download()`: 下载数据集(如果数据集尚未下载)。
请注意,这些函数适用于 PyTorch 中的其他数据集对象,而不仅仅是 MNIST 数据集。