datasets.FashionMNIST的作用
时间: 2023-10-25 18:07:14 浏览: 39
datasets.FashionMNIST是一个开源的数据集,由Zalando Research创建,旨在为计算机视觉领域的研究和实践提供一个常用的基准数据集。它包含10个不同类别的70,000张28x28像素的灰度图像,涵盖了衣服、鞋子、包等时尚物品。使用这个数据集可以用于训练和测试图像分类算法,并可以帮助研究人员探索和开发新的计算机视觉算法。
相关问题
torchvision.datasets.FashionMNIST
torchvision.datasets.FashionMNIST 是 PyTorch 中的一个内置数据集,包含了 10 个类别的 70,000 张灰度图像,用于图像分类任务。这些图像是从 Zalando Research 公司的衣服商品中提取的,每个类别有 7,000 张图像。这些图像的尺寸为 28x28 像素,分为训练集和测试集,其中训练集包含 60,000 张图像,测试集包含 10,000 张图像。这个数据集可以用来训练深度学习模型,例如卷积神经网络 (CNN),用于识别不同种类的衣服。
datasets.FashionMNIST返回值类型
datasets.FashionMNIST返回的是一个数据集对象,它包含了训练集和测试集的图片和标签数据。具体来说,它是一个由两个元素组成的元组,第一个元素是训练集,第二个元素是测试集,每个元素都是一个包含图片和标签数据的元组。图片数据是一个形状为 (N, C, H, W) 的张量,其中 N 是样本数量,C 是通道数,H 和 W 分别是图片的高和宽。标签数据是一个长度为 N 的一维张量,每个元素表示对应样本的类别。