wordpress固定连接设置去掉前缀,站长工具seo综合查询腾讯,果酱wordpress,辽宁网站开发文章目录 一、什么是TorchVision二、以torchvision.datasets子模块下的CIFAR10数据集为例1、CIFAR10数据集参数2、代码中使用 一、什么是TorchVision torchvision是pytorch的一个图形库#xff0c;用来处理图像#xff0c;主要用来构建计算机视觉模型。 从下面的官网截图可以… 文章目录 一、什么是TorchVision二、以torchvision.datasets子模块下的CIFAR10数据集为例1、CIFAR10数据集参数2、代码中使用 一、什么是TorchVision torchvision是pytorch的一个图形库用来处理图像主要用来构建计算机视觉模型。 从下面的官网截图可以看到torchvision有很多模块下面以dataset模块进行举例。
torchvision中datasets包用来进行数据加载主要有以下几个模块 CelebA CIFAR Cityscapes COCO Captions Detection DatasetFolder EMNIST FakeData Fashion-MNIST Flickr HMDB51 ImageFolder ImageNet Kinetics-400 KMNIST LSUN MNIST Omniglot PhotoTour Places365 QMNIST SBD SBU STL10 SVHN UCF101 USPS VOC 二、以torchvision.datasets子模块下的CIFAR10数据集为例 从上图可知 CIFAR-10数据集由60000张32 × 32彩色图像组成分为10个类每个类有6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次每个批次有10000张图像。测试批包含从每个类随机选择的1000个图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像但一些训练批次可能包含来自一个类的更多图像。在它们之间训练批次包含来自每个类的5000张图像。 1、CIFAR10数据集参数
class CIFAR10(VisionDataset):CIFAR10 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html_ Dataset.Args:root (string): Root directory of dataset where directorycifar-10-batches-py exists or will be saved to if download is set to True.train (bool, optional): If True, creates dataset from training set, otherwisecreates from test set.transform (callable, optional): A function/transform that takes in an PIL imageand returns a transformed version. E.g, transforms.RandomCroptarget_transform (callable, optional): A function/transform that takes in thetarget and transforms it.download (bool, optional): If true, downloads the dataset from the internet andputs it in root directory. If dataset is already downloaded, it is notdownloaded again.由上述代码可知有如下5个参数 root 即指定数据集要下载在哪一个文件夹里面如root“./dataset” 即将数据集下载到当前目录的dataset文件夹下 train 是否为训练集布尔类型如果trainTrue即为训练集否则trainFalse则为非训练集。 transform 进行图像变换的各种操作如RandomCrop、Compose等。 target_transform 对于标签进行transform 操作。 download 是否下载数据集download True表示下载数据集download False表示不下载数据集。如果当前文件夹已经有需要下载的数据集但是在程序编写中又把download属性值设定为True此时不会再下载。
2、代码中使用
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 创建训练数据集
# step1 准备创建数据集需要的各种参数
trans_tool torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor() # 转为Tensor类型# torchvision.transforms.Resize((5, 5)) # 进行大小裁剪
])
# 第一个参数root表示下载的数据集需要放在哪一个文件夹里面第二个参数tran表示是否是训练数据集第三个参数transform表示进行变换操作第四个参数download表示是否在线下载
tran_dataset torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset,trainTrue,transformtrans_tool,downloadTrue)
# 创建测试数据集
test_dataset torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset,trainFalse,transformtrans_tool,downloadTrue)
print(tran_dataset[0]) # 此时显示的是(PIL.Image.Image image modeRGB size32x32 at 0x259A43BA350, 6)即元组的形式显示图片类别和标签
# step2 在tensorboard中显示writer SummaryWriter(logs)
for i in range(10):img, laber tran_dataset[i]writer.add_image(CIFAR10,img,i)
writer.close()
