请用代码实现pytorch获取mnist训练集,并将其按官方给的数量分为训练集(x_train和y_train)和验证集(x_valid和y_valid),其中y表示标签
时间: 2024-04-05 21:33:37 浏览: 9
当然可以!以下是使用PyTorch获取MNIST数据集并将其划分为训练集和验证集的代码:
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
# 获取MNIST训练集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
# 划分训练集和验证集
train_size = int(0.8 * len(train_dataset))
valid_size = len(train_dataset) - train_size
train_dataset, valid_dataset = torch.utils.data.random_split(train_dataset, [train_size, valid_size])
# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader = torch.utils.data.DataLoader(valid_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 打印训练集和验证集的大小
print(f"训练集大小:{len(train_dataset)}")
print(f"验证集大小:{len(valid_dataset)}")
# 查看训练集中的一个样本
image, label = train_dataset[0]
print(f"训练集第一个样本的标签:{label}")
```
这段代码使用`datasets.MNIST`从官方网站下载MNIST数据集,并使用`transforms.Compose`定义了数据预处理操作。然后,使用`torch.utils.data.random_split`将训练集划分为训练集和验证集,并使用`torch.utils.data.DataLoader`定义数据加载器。最后,打印了训练集和验证集的大小,并查看了训练集中的第一个样本的标签。
请注意,这只是一个示例,你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时问我。