``` classes_name = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] ```
时间: 2024-06-16 16:04:10 浏览: 9
这段代码定义了一个名为`classes_name`的列表,其中包含了10个字符串元素。每个字符串代表了一个类别的名称,分别是'plane'(飞机)、'car'(汽车)、'bird'(鸟)、'cat'(猫)、'deer'(鹿)、'dog'(狗)、'frog'(青蛙)、'horse'(马)、'ship'(船)和'truck'(卡车)。这个列表可以用于表示一个分类问题中的类别标签。
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这段python代码什么意思:import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import PIL train_transform = transforms.Compose( [transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomAffine(degrees=(-5, 5), translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), interpolation=PIL.Image.BILINEAR), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) test_transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_set, val_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [40000, 10000]) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=8) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
这段 Python 代码是用 PyTorch 和 torchvision 库来处理 CIFAR-10 数据集的。具体来说,它的作用是:
1. 导入所需的库和模块。这里包括了 PyTorch 和 torchvision 库,以及数据预处理模块 transforms 和 PIL(Python Imaging Library)库。
2. 定义了两个数据集的预处理方式。其中,train_transform 用于训练集数据的预处理,包括随机水平翻转、随机仿射变换、转化为张量并进行归一化;test_transform 用于测试集数据的预处理,只包括转化为张量并进行归一化。
3. 加载 CIFAR-10 数据集,并进行数据集划分。这里使用了 torchvision.datasets.CIFAR10() 函数来加载 CIFAR-10 数据集,root 参数指定数据集存放的根目录,train 参数指定是否加载训练集数据,download 参数指定是否下载数据集,transform 参数指定对数据进行的转换。接着使用 torch.utils.data.random_split() 函数将数据集划分为训练集和验证集,划分的比例为 4:1。
4. 定义了数据加载器。这里使用了 torch.utils.data.DataLoader() 函数来定义数据加载器,分别对训练集、验证集和测试集进行定义。其中,batch_size 参数指定批量大小,shuffle 参数指定是否打乱数据集顺序,num_workers 参数指定加载数据的线程数。
5. 定义了 CIFAR-10 数据集中的类别。这里定义了 10 个类别,分别是飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # List of names for each CIFAR10 class cifar10_class_names = { 0: "Plane", 1: "Car", 2: "Bird", 3: "Cat", 4: "Deer", 5: "Dog", 6: "Frog", 7: "Horse", 8: "Boat", 9: "Truck" } # Load the entire data set (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data() # Loop through each picture in the data set for i in range(1000): # Grab an image from the data set sample_image = x_train[i] # Grab the image's expected class id image_class_number = y_train[i][0] # Look up the class name from the class id image_class_name = cifar10_class_names[image_class_number] # Draw the image as a plot plt.imshow(sample_image) # Label the image plt.title(image_class_name) # Show the plot on the screen plt.show()代码解释
这段代码是用来加载并展示CIFAR10数据集中的图像和对应的标签。首先,通过调用`tf.keras.datasets.cifar10.load_data()`函数来加载CIFAR10数据集,将训练集和测试集分别赋值给`(x_train, y_train)`和`(x_test, y_test)`。
然后,通过一个循环遍历数据集中的图像。在每次迭代中,从训练集中获取一张图像,并获取其对应的类别ID。使用`cifar10_class_names`字典将类别ID转换为对应的类别名称。
接下来,使用`plt.imshow()`函数绘制图像,并使用`plt.title()`函数添加图像的类别名称作为标题。最后,使用`plt.show()`函数将图像显示在屏幕上。
这段代码的目的是展示数据集中的前1000张图像和它们的类别名称。
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