torchvision.datasets.CIFAR10
时间: 2023-06-22 21:32:05 浏览: 56
`torchvision.datasets.CIFAR10` 是 PyTorch 中的一个内置数据集,用于图像分类任务。它包含了 10 类 32x32 像素彩色图像,每个类别有 5000 张训练图像和 1000 张测试图像。这个数据集常用于测试图像分类算法的性能和效果。可以使用 PyTorch 中的 `torchvision.transforms` 对 CIFAR10 数据集进行预处理,例如进行数据增强、归一化等操作。在使用 PyTorch 进行深度学习时,CIFAR10 数据集是一个很好的基准数据集。
相关问题
torchvision.datasets.cifar10
torchvision.datasets.cifar10 是 PyTorch 中的一个数据集,其中包含了 60,000 张 32x32 的彩色图像,分成 10 个类别,每类 6000 张图像。这些图像来自 CIFAR-10 数据集,是用于图像识别的常用数据集之一。
torchvision.datasets.CIFAR10无法使用
引用中提到,torchvision.datasets.CIFAR10是torch.utils.data.Dataset的子类,因此可以传递给torch.utils.data.DataLoader来使用。根据引用中的示例代码,可以看到在使用torchvision.datasets.CIFAR10时,需要指定数据集的根目录、是否训练集、是否下载、以及数据的转换方式。同时还可以指定批量大小、是否随机打乱数据和使用的工作线程数等参数。在引用中也提到,如果要训练集和测试集都使用相同的数据集,并且已经下载了数据集,可以将download参数设置为False来避免重新下载数据。所以如果torchvision.datasets.CIFAR10无法使用,可能是因为没有指定正确的路径、没有下载数据集或者其他参数设置有误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [cifar100coarse:使用粗糙标签构建PyTorch CIFAR100](https://download.csdn.net/download/weixin_42140625/15279258)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [torchvision.datasets.CIFAR10模块使用讲解](https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/123864690)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [pyTorch: torchvision.datasets加载CIFAR10报错](https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/122560679)[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: 33.333333333333336%"]
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