train_dataset = datasets.MNIST是什么意思

时间: 2023-06-07 16:08:44 浏览: 109
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Mnist Datasets.rar

train_dataset = datasets.MNIST 是在Python中使用 PyTorch 框架构建一个 MNIST 数据集的训练集，以便进行机器学习模型的训练。MNIST是一个手写数字图像数据集，其中包含0到9的数字的灰度图像。
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train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform...
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pytorch .pt格式的MNIST数据集

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=False) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=False) # 创建数据加载器 train_...

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='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...

train_dataset = datasets.MNIST(dir, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())什么意思

这行代码使用 PyTorch 中的 torchvision 库中的 MNIST 数据集来创建一个训练数据集 train_dataset。其中： - dir 是数据集存储的目录路径； - train=True 表示创建的是训练数据集，如果是 False 则表示创建的...

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)

接下来，创建了训练集train_dataset和测试集test_dataset。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，...

train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor()) val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())

这段代码使用PaddlePaddle的视觉库paddle.vision加载MNIST数据集，并将其分为训练集和验证集。其中mode='train'表示加载训练集，mode='test'表示加载测试集。transform=ToTensor()表示将数据集中的图片转换...

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

这段代码是用来创建一个MNIST数据集的实例，并将其命名为train_dataset。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...

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

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

在这段代码中，通过调用 datasets.MNIST 函数，我们可以将 MNIST 数据集下载到本地，并进行数据预处理和加载，生成一个 train_dataset 对象，该对象包含了训练集的所有图片和标签。其中，root 参数指定数据集...

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='./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_...

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...

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): ...

使用fashionmnist数据集时，如何修改emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data(cache_dir = '/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_emnist_digitsonly') example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()

fashion_train, fashion_test = tff.simulation.datasets.fashion_mnist.load_data(cache_dir='/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_fashion_mnist') example_dataset = fashion_train.create_tf_dataset_for_...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

这段代码是一个简单的使用PyTorch训练MNIST数据集的示例代码。它包括了模型的定义、数据加载、训练和测试的过程。 首先，它导入了所需的库和模块，包括了模型定义(Model)、数据集(mnist)、数据加载器(...

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os from paddle.fluid.dygraph import Linear from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize transform = Compose([Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')]) print('下载并加载训练数据') train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform) test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform) print('加载完成') train_data0, train_label_0 = train_dataset[0][0],train_dataset[0][1] train_data0 = train_data0.reshape([28,28]) plt.figure(figsize=(2,2)) print(plt.imshow(train_data0, cmap=plt.cm.binary)) print('train_data0 的标签为: ' + str(train_label_0)) print(train_data0) class mnist(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(mnist,self).__init__() self.fc1 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=28*28, output_dim=100, act='relu') self.fc2 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=100, output_dim=100, act='relu') self.fc3 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=100, output_dim=10,act="softmax") def forward(self, input_): x = fluid.layers.reshape(input_, [input_.shape[0], -1]) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) y = self.fc3(x) return y from paddle.metric import Accuracy model = paddle.Model(mnist()) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyLoss(),Accuracy()) model.fit(train_dataset,test_dataset,epochs=2,batch_size=64,save_dir='multilayer_perceptron',verbose=1) test_data0, test_label_0 = test_dataset[0][0],test_dataset[0][1] test_data0 = test_data0.reshape([28,28]) plt.figure(figsize=(2,2)) print(plt.imshow(test_data0, cmap=plt.cm.binary)) print('test_data0 的标签为: ' + str(test_label_0)) result = model.predict(test_dataset, batch_size=1) print('test_data0 预测的数值为：%d' % np.argsort(result[0][0])[0][-1]) 请给出这一段代码每一行的解释

11. 从PaddlePaddle的vision.datasets模块中导入MNIST数据集，mode为train，使用transform对图像进行预处理。 12. 从PaddlePaddle的vision.datasets模块中导入MNIST数据集，mode为test，使用transform对图像进行...

train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST

1. dataset: 这里是datasets.MNIST实例，表示我们要加载的数据源。 2. batch_size: 可选，默认值通常是64，指定了每个mini-batch中样本的数量。 当你创建了train_loader后，可以遍历这个loader来获取训练...

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...

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