MNIST pytorch

在PyTorch中，MNIST是一个非常常见的数据集，用于手写数字识别任务。它包含了一组手写数字的灰度图像，每张图像的大小为28x28像素。可以使用torchvision.datasets模块中的MNIST类来加载数据集。以下是一个使用MNIST数据集的示例代码：

import torch
from torchvision import datasets

# 加载MNIST数据集，并进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform, download=True)

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

在这段代码中，我们首先定义了数据的预处理方式，包括将图像转换为张量，并进行归一化处理。然后使用datasets.MNIST类加载训练集和测试集，并指定数据存储的路径和预处理方式。最后，通过torch.utils.data.DataLoader创建训练集和测试集的数据加载器，可以指定批量大小和是否打乱数据。

通过这种方式，我们可以方便地使用PyTorch进行MNIST数据集的训练和测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用PyTorch实现MNIST手写数字识别（最新，非常详细）](https://blog.csdn.net/qq_45588019/article/details/120935828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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