那我如何使用paddlepaddle获得minst相反的数据集呢
时间: 2023-12-18 17:02:26 浏览: 102
如果您想获取 MNIST 数据集的反转图像数据集,可以借助 PaddlePaddle 提供的数据增强功能来实现。具体来说,您可以使用 `paddle.vision.transforms` 模块中的 `functional.invert()` 函数对 MNIST 数据集中的所有图像进行反转,并且将反转后的图像作为新的数据集。以下是样例代码:
```python
import paddle
import paddle.vision.transforms as T
from paddle.vision.datasets import MNIST
train_dataset = MNIST(mode='train')
# 定义数据增强函数
transform = T.Compose([
T.ToTensor(),
T.Normalize([0.1307], [0.3081]),
T.Lambda(lambda x: T.functional.invert(x)), # 反转图像
T.Lambda(lambda x: x.reshape([1, 28, 28])) # 调整形状
])
# 对训练集中所有图像进行反转
train_dataset_inverted = []
for i in range(len(train_dataset)):
img = train_dataset[i][0]
label = train_dataset[i][1]
img_inverted = transform(img)
train_dataset_inverted.append((img_inverted, label))
# 将反转后的数据集转为 PaddlePaddle 的 Dataset 类型
train_dataset_inverted = paddle.vision.datasets.DatasetCatalog.add(
"mnist_inverted", train_dataset_inverted)
# 创建 DataLoader
train_loader_inverted = paddle.io.DataLoader(
train_dataset_inverted,
batch_size=128,
shuffle=True,
num_workers=4,
drop_last=True)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `paddle.vision.datasets.MNIST` 加载原始的 MNIST 数据集,然后定义了一个数据增强函数 `transform`,其中使用了 `T.Lambda()` 函数来调用 `functional.invert()` 进行图像反转。接着,我们对训练集中的所有图像进行反转,并将反转后的图像作为新的数据集 `train_dataset_inverted`。最后,我们将反转后的数据集转为 PaddlePaddle 的 Dataset 类型,并使用 `paddle.io.DataLoader` 创建 DataLoader,以便用于训练模型。
需要注意的是,在上面的代码中,我们只对训练集中的图像进行了反转。如果您需要对测试集中的图像进行反转,可以按照类似的方式进行处理。
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