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

时间: 2024-06-05 19:07:47 浏览: 137
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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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import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os from paddle.fluid.dygraph import Linear from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize transform = Compose([Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')]) print('下载并加载训练数据') train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform) test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform) print('加载完成') train_data0, train_label_0 = train_dataset[0][0],train_dataset[0][1] train_data0 = train_data0.reshape([28,28]) plt.figure(figsize=(2,2)) print(plt.imshow(train_data0, cmap=plt.cm.binary)) print('train_data0 的标签为: ' + str(train_label_0)) print(train_data0) class mnist(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(mnist,self).__init__() self.fc1 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=28*28, output_dim=100, act='relu') self.fc2 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=100, output_dim=100, act='relu') self.fc3 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=100, output_dim=10,act="softmax") def forward(self, input_): x = fluid.layers.reshape(input_, [input_.shape[0], -1]) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) y = self.fc3(x) return y from paddle.metric import Accuracy model = paddle.Model(mnist()) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyLoss(),Accuracy()) model.fit(train_dataset,test_dataset,epochs=2,batch_size=64,save_dir='multilayer_perceptron',verbose=1) test_data0, test_label_0 = test_dataset[0][0],test_dataset[0][1] test_data0 = test_data0.reshape([28,28]) plt.figure(figsize=(2,2)) print(plt.imshow(test_data0, cmap=plt.cm.binary)) print('test_data0 的标签为: ' + str(test_label_0)) result = model.predict(test_dataset, batch_size=1) print('test_data0 预测的数值为：%d' % np.argsort(result[0][0])[0][-1]) 请给出这一段代码每一行的解释

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import numpy as np import paddle as paddle import paddle.dataset.mnist as mnist import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path from paddle.vision.datasets import DatasetFolder,ImageFolder from paddle.vision.transforms import Compose,Resize,Transpose import paddle.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,classification_report import seaborn as sns import json import gzip import cv2 as cv from tqdm import tqdm import paddle.vision.transforms as T from paddle.static import InputSpec from paddle.metric import Accuracy

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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') optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=net.parameters()) # 训练神经网络 for epoch in range(10): for batch_id, data in enumerate(train_...

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test_dataset = MNIST(mode='test', transform=ToTensor()) # 定义模型 model = paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Flatten(), paddle.nn.Linear(784, 10), paddle.nn.Softmax() ) # 定义优化器和损失函数 ...

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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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