test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)

时间: 2024-06-05 14:07:47 浏览: 142
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大数据+dataset+test

这行代码是使用PaddlePaddle Vision库中的MNIST数据集，并指定mode为test，即测试集。同时，使用了一个transform参数，该参数可以对数据进行预处理或增强操作。在这里，transform可能是一个函数或一个变换操作的组合，用于将MNIST图像数据转化为模型可以接受的形式。
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test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test') # 定义数据预处理函数 def transform(x, y): x = paddle.reshape(x, [1, 28, 28]) x = x / 255.0 return x, y # 定义数据读取器 train_loader = ...

请同学们尝试修改以下代码，如修改网络结构、优化器、损失函数、学习率等，提升模型评估准确率，要求精度达到0.985。 In [2] # 定义模型结构 import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear # 多层卷积神经网络实现（可修改，例如加深网络层级） class MNIST(paddle.nn.Layer): def init(self): super(MNIST, self).init() #

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test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=Compose([Resize((32, 32)), Grayscale()])) # 初始化 LeNet 模型 model = LeNet(num_classes=10) # 定义优化器和损失函数 optimizer = ...

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val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test') train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) val_loader = paddle.io.DataLoader(val_dataset, batch_size=64,...

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