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d2l.load_data_fashion_mnist

时间: 2023-04-25 15:05:33 浏览: 211

fashion_mnist数据集

一个关于深度学习的衣服样式数据集与mnist数据集相类似

fashion-mnist数据集是一个用于机器学习的图像识别数据集，其中包含10个类别的60,000个训练图像和10,000个测试图像。该数据集可以通过d2l包轻松载入，只需调用d2l.load_data_fashion_mnist()即可。

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把batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10

要将代码中的d2l.load_data_fashion_mnist修改为加载 CIFAR-10 数据集，我们可以使用相同的 d2l 模块中的 load_data_cifar10 函数。我们只需要将 batch_size 参数设置为 128 并加载数据时指定为图像大小为 ...

ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

接着，它使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载Fashion-MNIST数据集，并指定了批量大小和图像大小。最后，它使用d2l.train_ch6函数对构造的VGG网络进行训练，并在训练和测试数据集上进行了评估。

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

你使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载了Fashion MNIST数据集，并将训练数据(train_iter)和测试数据(test_iter)传递给d2l.train_ch3函数进行训练。在d2l.train_ch3函数中，你将使用上述参数进行模型(net)的...

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # reduction 减少 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) # optimize 优化 SGD stochastic gradient descent 随机梯度下降 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # interative 迭代 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) 什么意思

- d2l.train_ch3() 是一个训练函数，它接受一个神经网络模型，训练数据集迭代器，测试数据集迭代器，损失函数，训练轮数和优化器等参数，用于训练模型。这段代码的作用是训练一个基于 Fashion MNIST 数据集的...

net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

这段代码是在使用PyTorch框架来训练一个神经网络对Fashion-MNIST数据集进行分类。首先定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络。然后定义了一个权重初始化函数，它将会被应用到神经网络的所有线性层上...

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 3.7.1. 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此， # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状 net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights) # 3.7.2 重新审视Softmax的实现 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # 3.7.3 优化算法 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 3.7.4 训练 num_epochs = 10 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) d2l.plt.show()

这段代码导入了PyTorch、PyTorch中的nn模块，以及d2l库中...然后使用d2l库中的load_data_fashion_mnist函数，以批次大小为256，加载了Fashion-MNIST数据集中的训练数据和测试数据，分别保存在train_iter和test_iter中。

net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5), BatchNorm(6, num_dims=4), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), BatchNorm(16, num_dims=4), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(1644, 120), BatchNorm(120, num_dims=2), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), BatchNorm(84, num_dims=2), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10)) # 和以前一样，再Fashin-MNIST数据集上训练网络，与6.6几乎完全相同，区别在于学习率大得多 lr, num_epochs, batch_size = 1.0, 10, 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu()) d2l.plt.show() # 从第一个批量规范化层中学到的拉伸参数gamma和偏移参数beta print(net[1].gamma.reshape((-1,)), net[1].beta.reshape((-1,)))

这段代码定义了一个包含卷积层、批量规范化层、池化层和全连接层的神经网络，并使用 Fashion-MNIST 数据集对其进行训练。在训练后，代码打印了从第一个批量规范化层中学到的拉伸参数 gamma 和偏移参数 beta。具体...

Traceback (most recent call last): File "c:/Users/86157/Desktop/2.py", line 6, in <module> train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\d2l\torch.py", line 209, in load_data_fashion_mnist download=True) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 68, in init self.download() File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 129, in download makedir_exist_ok(self.raw_folder) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\utils.py", line 50, in makedir_exist_ok os.makedirs(dirpath) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\os.py", line 210, in makedirs makedirs(head, mode, exist_ok) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\os.py", line 210, in makedirs makedirs(head, mode, exist_ok) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\os.py", line 220, in makedirs mkdir(name, mode) PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: '../data'

在运行程序时，尝试创建目录 '../data' 时被拒绝访问。你可以尝试以下解决方法： 1. 以管理员身份运行你的代码编辑器或者命令提示符。右键点击代码编辑器或者命令提示符的图标，选择“以管理员身份运行”。 2. 将...

module 'd2l' has no attribute 'load_data_fashion_mnist'

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，出现"module 'd2l' has no attribute 'load_data_fashion_mnist'"的错误可能是权限问题。你可以尝试重新定义load_data_fashion_mnist函数并调用它，或者检查mnist路径是否正确。...

AttributeError: module 'd2l.torch' has no attribute 'load_get_fashion_mnist'

- *3* [导入FashionMNIST数据集时报错module ‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIS’](https://download.csdn.net/download/weixin_38685832/14036697)[target="_blank" data-report-click={...

File ~\.conda\envs\DL\lib\site-packages\d2l\torch.py:3018, in load_data_fashion_mnist(batch_size, resize)

load_data_fashion_mnist(batch_size, resize) 是一个用于加载 Fashion-MNIST 数据集的函数。该函数返回训练集和测试集的数据迭代器。其中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。具体来说，该函数会...

load_data如何安装

安装完成后，你就可以使用d2l.load_data_fashion_mnist函数来加载Fashion MNIST数据集了。如果你在调用load_data_fashion_mnist函数时遇到权限问题，可能是因为你没有足够的权限来访问相关文件。你可以尝试以管理员...

fashionmnist数据集下载

fashion_train = datasets.FashionMNIST(root=r'G:\D2L\fashion_mnist', train=True, download=True, transform=transform) fashion_test = datasets.FashionMNIST(root=r'G:\D2L\fashion_mnist', train=False, ...

keras的图片训练集合fashion-mnist放在c盘用户下adminstrator下keras下datasets下新建文件fashion-mnist

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