mnist torch
时间: 2023-10-19 15:06:39 浏览: 39
MNIST是一个经典的手写数字识别数据集,可以在PyTorch中使用torchvision库来加载和处理。首先,您需要导入所需的库,包括torch、torch.nn、torch.nn.functional、optim和torchvision。您可以使用以下代码导入这些库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
```
接下来,您需要定义一些超参数。在这个例子中,超参数包括BATCH_SIZE(批量大小)、DEVICE(设备)和EPOCHS(训练轮数)。您可以根据自己的需要进行调整。例如,以下代码将BATCH_SIZE设置为128,设备根据是否有可用的GPU自动选择,并将EPOCHS设置为20:
```python
BATCH_SIZE = 128
DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
EPOCHS = 20
```
接下来,您需要构建一个transform,对图像进行预处理。MNIST手写数据集是灰度图像,大小为28x28像素。您可以使用transforms.Compose()函数来定义您需要的预处理操作。例如,以下代码定义了一个将图像转换为张量并进行归一化的transform:
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
```
最后,您可以使用datasets.MNIST()函数来加载MNIST数据集,并将transform应用于数据。以下代码将加载训练集和测试集:
```python
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
```
通过这些步骤,您现在已经成功加载了MNIST数据集并准备好进行训练和测试。