digit = train_loader.dataset.train_data[0]
时间: 2023-12-06 20:03:55 浏览: 39
在这段代码中,`train_loader` 是一个数据加载器对象,`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_data` 是数据集对象中的一个属性,它代表训练数据。
`train_loader.dataset.train_data[0]` 表示访问训练数据集中的第一个样本。这里假设 `train_data` 是一个包含训练数据的数组或张量对象。
通过这行代码,将训练数据集中的第一个样本赋值给变量 `digit`。你可以在后续的代码中使用 `digit` 来处理或分析该样本的数据。
相关问题
python实现1.将手写体图像数据集进行切割,然后按照数字进行分类,构建手写体数字的分类数据集。 阿拉伯数字和中文数字分别建立独立的数据集。 2.以人为单位,当70%同学的手写体数字作为训练集,剩余30%同学的作为测试集。 3.构建Pytorch的数据加载器,进行Batch方式的数据生成。
1. 实现手写体图像数据集切割、分类
下面是一个简单的 Python 实现,可以将手写数字图像数据集按照数字进行分类,并保存到相应的文件夹中:
```python
import os
import shutil
from PIL import Image
data_dir = '/path/to/handwritten_digits_dataset'
output_dir = '/path/to/classified_dataset'
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
for filename in os.listdir(data_dir):
if filename.endswith('.png'):
img = Image.open(os.path.join(data_dir, filename))
digit = filename.split('.')[0][-1] # 获取图像文件名中的数字
if digit.isdigit():
output_subdir = os.path.join(output_dir, digit)
if not os.path.exists(output_subdir):
os.makedirs(output_subdir)
output_path = os.path.join(output_subdir, filename)
shutil.copyfile(os.path.join(data_dir, filename), output_path)
```
2. 划分训练集和测试集
下面是一个简单的 Python 实现,可以将手写数字数据集划分为训练集和测试集,比例为 7:3:
```python
import os
import random
import shutil
data_dir = '/path/to/classified_dataset'
train_dir = '/path/to/train_dataset'
test_dir = '/path/to/test_dataset'
if not os.path.exists(train_dir):
os.makedirs(train_dir)
if not os.path.exists(test_dir):
os.makedirs(test_dir)
for digit_dir in os.listdir(data_dir):
digit_path = os.path.join(data_dir, digit_dir)
digit_files = os.listdir(digit_path)
random.shuffle(digit_files)
num_train = int(len(digit_files) * 0.7)
train_files = digit_files[:num_train]
test_files = digit_files[num_train:]
for filename in train_files:
input_path = os.path.join(digit_path, filename)
output_path = os.path.join(train_dir, filename)
shutil.copyfile(input_path, output_path)
for filename in test_files:
input_path = os.path.join(digit_path, filename)
output_path = os.path.join(test_dir, filename)
shutil.copyfile(input_path, output_path)
```
3. 构建 Pytorch 数据加载器
下面是一个简单的 Pytorch 数据加载器实现,可以对手写数字训练集和测试集进行 Batch 方式的数据生成:
```python
import os
from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class HandwrittenDigitsDataset(Dataset):
def __init__(self, data_dir):
self.data_dir = data_dir
self.digit_filenames = []
for digit_dir in os.listdir(data_dir):
digit_path = os.path.join(data_dir, digit_dir)
digit_filenames = os.listdir(digit_path)
self.digit_filenames += [(os.path.join(digit_path, filename), int(digit_dir)) for filename in digit_filenames]
def __len__(self):
return len(self.digit_filenames)
def __getitem__(self, index):
filename, digit = self.digit_filenames[index]
img = Image.open(filename)
img = img.convert('L') # 转换为灰度图像
img = img.resize((28, 28)) # 调整图像大小
img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32).unsqueeze(0) / 255.0 # 转换为张量,并进行归一化
return img, digit
train_dataset = HandwrittenDigitsDataset('/path/to/train_dataset')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_dataset = HandwrittenDigitsDataset('/path/to/test_dataset')
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
```
这里的 `HandwrittenDigitsDataset` 类实现了 Pytorch 的 `Dataset` 接口,可以在 Pytorch 的数据加载器中使用。在 `__init__` 方法中,我们遍历了训练集或测试集文件夹中的所有文件,并保存了文件路径和对应的数字标签。在 `__getitem__` 方法中,我们读取了图像文件,并将其转换为灰度图像、调整大小、转换为张量、进行归一化等操作。在数据加载器中,我们可以指定每个 Batch 的大小、是否随机打乱数据等参数。
基于pytorch的采用胶囊网络分类mnist数据集代码
下面是一个基于PyTorch的胶囊网络分类MNIST数据集的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 定义胶囊层
class CapsuleLayer(nn.Module):
def __init__(self, num_capsules, num_route_nodes, in_channels, out_channels):
super(CapsuleLayer, self).__init__()
self.num_route_nodes = num_route_nodes
self.num_capsules = num_capsules
self.route_weights = nn.Parameter(torch.randn(num_capsules, num_route_nodes, in_channels, out_channels))
def forward(self, x):
# x shape: batch_size, num_route_nodes, in_channels
# expand input tensor to match route_weights
u_hat = torch.matmul(x[:, None, :, None], self.route_weights[None, :, :, :])
# shape: batch_size, num_capsules, num_route_nodes, out_channels
b_ij = torch.zeros(x.size(0), self.num_capsules, self.num_route_nodes, 1)
# 路由算法
num_iterations = 3
for i in range(num_iterations):
c_ij = nn.functional.softmax(b_ij, dim=1)
s_j = (c_ij * u_hat).sum(dim=2, keepdim=True)
v_j = self.squash(s_j)
if i != num_iterations - 1:
update = (u_hat * v_j).sum(dim=-1, keepdim=True)
b_ij = b_ij + update
return v_j.squeeze()
def squash(self, tensor):
norm_squared = (tensor ** 2).sum(dim=-1, keepdim=True)
norm = torch.sqrt(norm_squared)
scale = norm_squared / (1 + norm_squared)
return scale * tensor / norm
# 定义胶囊网络
class CapsuleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(CapsuleNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 256, kernel_size=9)
self.primary_caps = CapsuleLayer(num_capsules=8, num_route_nodes=-1, in_channels=256, out_channels=32)
self.digit_caps = CapsuleLayer(num_capsules=10, num_route_nodes=32, in_channels=8, out_channels=16)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(16 * 10, 512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(512, 1024),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(1024, 784),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = self.primary_caps(x)
x = self.digit_caps(x).squeeze().transpose(0, 1)
classes = (x ** 2).sum(dim=-1) ** 0.5
classes = nn.functional.softmax(classes, dim=-1)
_, max_length_indices = classes.max(dim=1)
masked = torch.autograd.Variable(torch.sparse.torch.eye(10)).cuda()[:, max_length_indices]
reconstructions = self.decoder((x * masked[:, :, None]).view(x.size(0), -1))
return classes, reconstructions
# 定义训练函数
def train(model, train_loader, optimizer, criterion, epoch):
model.train()
train_loss = 0
correct = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.cuda(), target.cuda()
optimizer.zero_grad()
classes, reconstructions = model(data)
loss = criterion(data.view(data.size(0), -1), reconstructions) + 0.0005 * (classes ** 2).sum()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss.item()
pred = classes.data.max(1)[1]
correct += pred.eq(target.data).cpu().sum()
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}\tAccuracy: {:.2f}%'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), train_loss / len(train_loader),
100. * correct / len(train_loader.dataset)))
# 定义测试函数
def test(model, test_loader, criterion):
model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
data, target = data.cuda(), target.cuda()
classes, reconstructions = model(data)
test_loss += criterion(data.view(data.size(0), -1), reconstructions).item()
pred = classes.data.max(1)[1]
correct += pred.eq(target.data).cpu().sum()
test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.2f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))
# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)
# 实例化模型和优化器
model = CapsuleNet().cuda()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss(reduction='sum')
# 训练模型
for epoch in range(1, 11):
train(model, train_loader, optimizer, criterion, epoch)
test(model, test_loader, criterion)
```
在这个示例中,我们使用PyTorch实现了一个简单的胶囊网络,并使用MNIST数据集对其进行了训练和测试。在训练过程中,我们使用MSE Loss作为损失函数,同时加入Margin Loss以帮助训练网络。在测试过程中,我们使用分类准确率作为性能指标。
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