使用pytorch导入自己的数据有两种方法：第一种：使用torchvision工具包中的datasets.ImageFolder（该方法较为简单） 第二种：使用torch.utils.data.Dataset，自定义导入数据的方式（需要根据不同情况编写代码）第一种：torchvision.datasets.ImageFolder要求：专门对于分类问题，将不同标签的图片分别放在不同的文件夹下，如图（
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2023-08-05 22:32:23
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一、概述__len__()和__getitem__ 使用Pytoch封装的DataLoader有以下好处： ①可以自动实现多进程加载 &nb
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2023-09-27 21:37:17
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引言当你想要构建一个机器学习模型时，需要做的第一件事就是准备数据集。当数据是表格格式时，很容易准备它们。但是像图片这样的数据呢？图像与表格数据的格式不同，这种格式有很多数据表示方式。有些人根据相应的类将图像放到一个文件夹中，有些人将元数据放在表格格式中，用于描述图像文件名及其标签。当数据集处于第一种格式时，我们可以使用 torch.data.utils 库中的一个名为 imageolder 的类更
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2023-09-16 00:54:04
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pytorch | 加载数据集dataset：构造数据集，使其支持索引dataloader：目标拿出minibatch供给训练梯度下降可以用全部样本/一个样本随机梯度下降就是用一个样本，具有比较好的随机性，可以帮我们克服鞍点全部样本batch就是用向量计算充分利用gpu的并行能力，节省时间，但性能有问题所以用mini-batch平衡需求专用词汇epoch batch-size和iteratione
之前讲的例子，程序都是调用的datasets方法，下载的torchvision本身就提供的数据，那么如果想导入自己的数据应该怎么办呢？本篇就讲解一下如何创建自己的数据集。1.用于分类的数据集以mnist数据集为例这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变，所以就先把MNIST数据集转化成了jp
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2023-09-09 12:56:07
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目录一、模型保存与加载二、完整的模型训练过程1、导入准备数据集2、加载数据集3、搭建神经网络4、损失函数5、优化器6、训练设置7、测试集测试8、Tensorbord测试8、正确率acc三、利用GPU训练 一、模型保存与加载方式二把网络模型的状态参数保存成字典形式，而方式一保存的是模型的结构 + 模型参数如果是大模型，方式二会比方式一占用更少的空间。保存模型加载模型二、完整的模型训练过程1、导入准
文章目录一、安装及使用Anaconda1、安装Anaconda2、管理环境3、关于Anaconda命令总结4、连接PyCharm5、使用Conda二、配置PyTorch环境1、检查显卡2、安装CUDA3、测试是否安装成功三、在pycharm中使用pytorch 一、安装及使用Anaconda1、安装Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/products/di
开发中经常有需要将Excel导入数据集的需要，但每张Excel的栏位都会不同，常规的做法有两种： 一、针对每一张Excel的栏位与数据集栏位位置在程序中写好，一一对应导入 二、针对每一张Excel的栏位与数据集栏位配置好应用参数 这两种方法都比较麻烦，很不灵活，所以我写了一个比较通用的方法，只要符合以下条件就可以直接使用：
1、Excel第一行是栏位标题，第二行开始是数据2、应用程序数据集显示控
自定义数据集分为导入和打包两个过程。导入有三种方式，重载Dataset，构建迭代器，ImageFolder函数。打包利用DataLoader（数据集打包为一个个batch）。?目录 ?1 导入 ?1.1 重载Dataset ?1.2 图像通道问题 ?1.3 ImageFolder ?2 打包 ?2.1 num_workers ?2.2
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2023-08-21 03:17:41
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MNIST神经网络实现步骤1.加载必要的库2.定义超参数3.构建transforms，主要对图像进行变换4.下载、加载数据集5.构建网络模型6.定义优化器7.定义训练的函数8.定义测试方法9.调用方法总结 1.加载必要的库代码如下：import torch
import torch.nn as nn # nn 作为一个代号
import torch.nn.functional as F
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2023-09-12 13:53:47
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文章目录前言一、下载项目，文件结构观察二、数据集下载三、训练3.1、训练初体验3.2、命令行输入参数3.3、继续训练命令四、预测4.1、使用自己训练完的权重文件进行预测4.2、使用网上的预训练文件进行预测 前言你敢想象，就是这么一个简单的开源网站，我居然调了一天才通（毕竟是第一次，一些比如visdom，命令行的参数第一次接触到） 一、下载项目，文件结构观察下载项目完成后，我们看看内部的结构： 据
程序目录1.说明1.1 数据集放置格式说明1.2 函数引用说明1.3 加载数据集程序中函数的使用方法说明2.配置库文件（开始）3.主函数4.从路径提取图片，并进行归一化处理5.对图片进行数据增强的函数6.显示9张图片，可以用来看数据增强后图片效果 1.说明1.1 数据集放置格式说明数据集文件夹下的不同类别图片需要先进行整理，放在不同的子文件夹，放置格式如图所示： 这里只有2类，当然多个分类也行，
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2023-06-08 20:30:53
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# Python本地导入数据集
## 流程概览
下面是实现Python本地导入数据集的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 设置数据集的路径 |
| 3 | 加载数据集 |
| 4 | 探索数据集 |
| 5 | 使用数据集进行机器学习或数据分析 |
现在让我们逐步详细介绍每个步骤。
## 导入所需的库
在开始之前
问题怎么调用pytorch中mnist数据集方法MNIST数据集介绍MNIST数据集是NIST（National Institute of Standards and Technology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，MNIST 数据集主要包括四个文件，训练集train一共包含了 60000 张图像和标签，而测试集一共包含了 10000 张图像和标签。idx3表示3维，ubyte表
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2023-09-25 09:09:46
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pytorch中的torchvision.datasets中自带MINIST数据集，可直接调用模块进行获取，也可以进行自定义自己的Dataset类进行读取本地数据和初始化数据。1. 直接使用pytorch自带的MNIST进行下载:缺点: 下载速度较慢，而且如果中途下载失败一般得是重新进行执行代码进行下载:# # 训练数据和测试数据的下载
# 训练数据和测试数据的下载
trainDataset =
用代码处理数据样本的活一般比较脏。 我们希望解耦读取数据和训练的过程。PyTorch提供了两个库：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset允许预加载数据集以及自己的数据。Dataset存储样本和相应的标签并支持索引，而DataLoader把数据集做成iterable方便迭代。加载数据集包的依赖关系：import numpy as np
pytorch导入本地数据集最近刚接触机器学习，发现运行别人的代码数据集每次都需要自动从外网下载，速度实在是太慢了！自己摸爬滚打了一天，最终自己下载了本地CIFAR10数据集，并且成功导入。数据集链接如下：如果失效私聊我即可链接：https://pan.baidu.com/s/1Tg1hOY8XqUL2Na5jwyP4WQ 提取码：wgvx这里有一个特别要注意的点，就是下载的数据集一定要是正规的！
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2023-09-20 21:13:10
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使用pytorch导入自建数据集以mini_imagenet为例其实是关键需要数据集的结构为
data
train
类别1
image1
image2
……
类别2
image1
image2
……
test
类别1
image1
image2
……
类别2
image1
image2
……
val(可
原创
2021-08-16 10:34:45
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在此之前，我们已经将实验中产生的时序信号经过数据重构算法处理转化为了二维矩阵，也就是“类图像”的格式，四个类别一共有10920张图片，图片大小为100*100像素。我们初步将这些数据划分为训练集：测试集=5:1，接下来我们就要让PyTorch能够读取这些数据(初学pytorch，切勿好高骛远)，本篇博文主要介绍pytorch读取图片的机制和流程，然后按流程编写代码。Dataset类的介绍PyTor
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2023-08-10 18:16:49
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Dataset类PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。Dataset类作为所有的datasets的基类存在，所有的datasets都需要继承它，类似于C++中的虚基类。源码如下：class Dataset(object):"""An abstract class representing a Dataset.All other datasets s
