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

时间: 2024-06-04 13:10:01 浏览: 94
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MNIST数据下载

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这是一个 PyTorch 中用于加载 MNIST 数据集的代码片段。其中，'root' 参数指定数据集存放的路径，'train' 参数表示是否加载训练集，'download' 参数表示是否从网络上下载数据集，'transform' 参数用于指定对数据集进行的预处理操作。具体来说，这段代码会将 MNIST 数据集下载到 './data' 目录下，然后将训练集加载进来，并对每个样本进行 transform 操作。
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MNIST_data 。

MNIST手写库，在使用tensorflow的一个例程MNIST的时候，可能在解压数据的时候出现问题，可以直接将这个文件解压到.py文件所在的文件夹。
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MNIST_train数据集下载()

MNIST数据集!

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。

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

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=...

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...

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_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、...

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): ...

datasets.MNIST(root='./data',

train=True, transform=None, target_transform=None, download=False) The above code is a function call to load the MNIST dataset from the PyTorch datasets module. - root is the directory where the ...

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...

root=‘./data’

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='../datasets/mnist', train=True, download=True, transform=transform) 这里的 root 参数值是 ../datasets/mnist，即将数据集下载到上一级目录中的 ...

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.MNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=train_transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True) # 训练模型...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64, shuffle=True) # 训练模型 for epoch in range(1): for step, (x, y) in enumerate(train_loader): b_x = Variable(x) # batch x b_y = ...

加载mnist数据集时，root=‘./data’是什么意思，举出一个相应实例的代码

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2) ...

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...

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码。 首先，定义了一个名为 Net 的类，继承自 nn.Module，这个类包含了卷...
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