dataset = tv.datasets.ImageFolder("./tiny-imagenet-200/test", myTransform) dataloader = DataLoader(dataset, 8)
时间: 2024-06-02 19:14:08 浏览: 19
This code imports the necessary modules for working with image datasets, creates a dataset object from a directory of images using a transformation function called "myTransform", and creates a dataloader object with a batch size of 8 for loading the images into memory during training or evaluation of a machine learning model. The dataset is assumed to be in the "tiny-imagenet-200/test" directory.
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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)
这段代码是用于载入 MNIST 数据集,并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。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 test_loader 分别是训练集和测试集的 DataLoader,用于批量读取数据。batch_size 参数指定了每个批次的数据量,shuffle 参数指定了是否在每个 epoch 时对数据进行随机洗牌。
paddle中train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(mode="train",transform = transform1) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(mode="test",transform = transform2)在pytorch中如何表示
在PyTorch中,可以使用torchvision.datasets.MNIST类来加载MNIST数据集。具体实现如下:
```python
import torchvision.datasets as datasets
train_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=True, download=True, transform=transform1)
test_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=transform2)
```
这里的train_dataset和test_dataset分别对应PaddlePaddle中的train_dataset和test_dataset。它们都使用datasets.MNIST类来加载MNIST数据集,并应用了对应的数据预处理操作。其中root参数表示数据集存储的路径,train参数表示是否加载训练集,download参数表示是否下载数据集。需要注意的是,PyTorch中的datasets.MNIST类默认将图像值缩放到[0, 1]之间,因此在上面的代码中不需要再进行额外的缩放操作。