绘制流程图以下内容:1.加载cifar10,加载到本地文件夹‘cifar’; 2.利用transforms对加载的图片进行处理; ①使用torch.utils.data.dataloader,将数据集加载到模型中用于训练或测试。并行地从数据集中加载样本,对数据进行批处理和洗牌,并使用多线程来加速数据加载过程; ②设置mean和std值,将图片3个信道各自的平均值剪去该设定值,使处理后的均值和标准差都围绕在0左右; ③连续加载图片,添加shuffle对加载的图片随机排序 3.对导入的数据进行循环迭代训练,输出最后训练结果。
时间: 2023-06-25 20:08:06 浏览: 36
```
start
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V
加载cifar10,加载到本地文件夹‘cifar’
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V
利用transforms对加载的图片进行处理
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V
①使用torch.utils.data.dataloader,将数据集加载到模型中用于训练或测试。
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V
②设置mean和std值,将图片3个信道各自的平均值剪去该设定值,使处理后的均值和标准差都围绕在0左右。
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V
③连续加载图片,添加shuffle对加载的图片随机排序
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V
对导入的数据进行循环迭代训练,输出最后训练结果
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V
end
```
相关问题
1.加载cifar10,加载到本地文件夹‘cifar’; 2.利用transforms对加载的图片进行处理; 3.对导入的数据进行循环迭代训练,输出最后训练结果。
好的,以下是代码实现:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 1. 加载cifar10数据集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
# 2. 对导入的图片进行处理
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
# 3. 循环迭代训练
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(2): # 多批次循环
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入
inputs, labels = data
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 正向传播,反向传播,优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每2000批次打印一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
# 4. 输出最后训练结果
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
这段代码实现了对CIFAR-10数据集的加载、图片处理、模型训练和最终结果输出。
根据以下内容绘图:1.加载cifar10,加载到本地文件夹‘cifar’; 2.利用transforms对加载的图片进行处理; ①使用torch.utils.data.dataloader,将数据集加载到模型中用于训练或测试。并行地从数据集中加载样本,对数据进行批处理和洗牌,并使用多线程来加速数据加载过程; ②设置mean和std值,将图片3个信道各自的平均值剪去该设定值,使处理后的均值和标准差都围绕在0左右; ③连续加载图片,添加shuffle对加载的图片随机排序 3.对导入的数据进行循环迭代训练,输出最后训练结果。
很抱歉,我无法绘制图片。但是,我可以提供一些代码示例来说明这个过程:
1. 加载cifar10,加载到本地文件夹‘cifar’。
```python
import torchvision.datasets as datasets
train_data = datasets.CIFAR10(root='./cifar', train=True, download=True)
test_data = datasets.CIFAR10(root='./cifar', train=False, download=True)
```
2. 利用transforms对加载的图片进行处理。
```python
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_data.transform = transform
test_data.transform = transform
```
3. 使用torch.utils.data.dataloader,将数据集加载到模型中用于训练或测试。
```python
import torch.utils.data as data
train_loader = data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
test_loader = data.DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)
```
4. 对导入的数据进行循环迭代训练,输出最后训练结果。
```python
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
```