pytorch入门（二）：数据加载和处理小引数据加载引包数据集编写辅助函数显示图像及其特征点定义数据集类数据处理组合变换遍历数据集其他注意事项 本章对应pytorch官方文档链接小引本篇主要介绍了如何利用 pytorch 来加载和处理数据集，并以图像数据集为例讲解了几种图像预处理的方法。数据加载引包from __future__ import print_function, division
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2024-05-31 12:17:12
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pytorch数据处理在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的精力去处理数据，包括图像、文本、语音或其它二进制数据等。数据的处理对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练，更会提高模型效果。PyTorch提供了几个高效便捷的工具，以便使用者进行数据处理或增强等操作，同时可通过并行化加速数据加载。数据加载在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为
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2023-07-10 14:37:27
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基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-255
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2024-07-04 23:06:13
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目录一、导入库、设置超参数二、下载、读取MNIST数据集三、DataLoader四、读取测试集五、设计、创建网络1.设计网络2.创建网络3.新建网络六、优化器、损失函数七、准备测试集数据八、训练神经网络九、预测十、完整代码 一、导入库、设置超参数若没有下载好MNIST数据集，则将DOWNLOAD设为True 若已经下载好MNIST数据集，则将DOWNLOAD设为False二、下载、读取MNIST
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2023-09-20 20:56:19
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一、中国互联网络宏观状况上网计算机数、上网用户人数、CN下注册的域名数、WWW站点数、网络的国际出口带宽、以及IP地址数等信息可以从整体上反映互联网络在我国的发展程度和普及程度。对CNNIC历次调查中这些基础性统计数据的深入分析，有助于我们从宏观的角度更深刻地认识互联网络在中国的发展状况。1、 上网计算机数截止到2004年6月30日，我国的上网计算机总数已达3630万台，同上一次调查结果相比，我国
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2024-04-12 10:33:27
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下文中所用的部分数据集链接(百度网盘): 提取码：6fho1 基础CNN用于MNIST1.1 部分函数介绍1.1.1 tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_h
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2024-04-15 14:58:55
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CNN卷积神经网络处理Mnist数据集CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28）第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类别 代码实现：import tensorflow as
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2024-02-20 09:26:21
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真英雄，成名于少林寺武侠大会；好算法，验证在斯坦福公开数据。
武侠小说中一个公平且有影响力的平台，可以让侠之大者脱颖而出，科研也是，一个优秀的公开数据集可以让好算法脱颖而出，并同时让那些靠吹的算法身败名裂。本文将详细叙述今年目前为止自然语言处理界最重量级的数据集 SQuad。
1. SQuAD是什么？
SQuAD 是斯坦福大学于
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2024-08-27 20:34:22
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【神经网络】Pytorch构建自己的训练数据集 最近参加了一个比赛，需要对给定的图像数据进行分类，之前使用Pytorch进行神经网络模型的构建与训练过程中，都是使用的Pytorch内置的数据集，直接下载使用就好，而且下载下来的数据已经是Pytorch可以直接用于训练的Dataset类型，十分方便。但是如何使用Pytorch对自己的数据集进行训练，以及如何将数据集转换成Pytorch可以用于训练的D
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2023-08-08 08:06:36
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现在需要在json文件里面读取图片的URL和label，这里面可能会出现某些URL地址无效的情况。python读取json文件此处只需要将json文件里面的内容读取出来就可以了 with open("json_path",'r') ad load_f:
load_dict = json.load(load_f) json_path是json文件的地址，json文件里面的内容读取到loa
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2024-06-20 04:17:04
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文章目录前言一、Dataset定义-组成分类二、获取数据集1.参数说明2.相关Demo 前言本文记录笔者关于Dataset的相关学习记录，以Pytorch官网文档为主进行学习一、Dataset定义-组成所谓Dataset，指的是我们在学习神经网络中要接触的数据集，一般由原始数据，标注Label及相关索引构成 这里笔者给出基于自己的理解所进行的论述，比方说，我们要训练一个识别猫和狗的神经网络，我们
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2023-10-01 10:12:12
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文章目录pytorch：构建简单CNN定义网络总结 pytorch：构建简单CNN上图是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层的输入,知道最后得到结果.神经网络的典型训练过程如下:定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);在数据集上迭代;通过神经网络处理输入;计算损失(输出结果和正确值的差距大小)将梯度反向传播会网络的参数;更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:
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2023-10-16 13:20:15
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目录一、前言二、模型训练与验证三、保存模型与调参 一、前言DL中，当构建了一个CNN模型，只是定义了一个Input、Output接口，无论是单张图片还是Batch多张图片，都需要取训练这个模型以达到目的得参数，训练一个模型一般有三个步骤：分别定义两个数据集trainsets和validsets，分别完成模型的训练与验证保存最优参数(权重、偏置等)记录trainsets和validsets的精度，
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2023-11-23 16:37:47
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深度学习小白上路，找到了非常详细的教程！hello大家好！我又来搬文章了！我就不信还有比这更详细的？！ MNIST可以说是机器学习入门的hello word了！导师一般第一个就让你研究MNIST，研究透了，也算基本入门了。好的，今天就来扯一扯学一学。 在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经
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2023-10-16 07:31:51
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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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Street Scene数据集 是一个较新的数据集，包含４６个训练片段和３５个测试片段，分辨率为１２８０×７２０，是采集自包含自行车道和人行道的双行道场景． 数据集很有挑战性，因为发生了各种各样的活动，例如汽车驾
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2024-02-14 22:48:13
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自定义数据集的步骤定义一个类，并继承 torch.utils.data.Dataset在__init__(构造方法中) 写需要读取的所有数据和标签，如果是图片可以写所有的图片路径在__len__ 方法中定义数据集的总长度在__getitem__ 中写每次循环时调用的方法，index表示当前循环的下标将定义好的类，放入torch.utils.data.DataLoader之中，设置batchsize
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2023-09-03 09:48:16
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1、什么是DBSCNDBSCAN也是一个非常有用的聚类算法。它的主要优点:它不需要用户先验地设置簇的个数，可以划分具有复杂形状的簇，还可以找出不属于任何簇的点。DBSCAN比凝聚聚类和k均值稍慢，但仍可以扩展到相对较大的数据集。1.1算法原理DBSCAN的原理是识别特征空间的“拥挤”区域中的点，在这些区域中许多数据点靠近在一起。这些区域被称为特征空间中的密集区域。DBSCAN背后的思想：簇形成数据
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2024-05-08 20:25:38
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MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9
TFrecords类型数据集制作与读取（NWPU VHR-10数据集为例） TFrecords数据类型是Tensorflow深度学习框架所支持的特定数据类型，其具有封装性好、读取方便、移动性好的特点，并且在TensorFlow中对于该类型的数据分批读取等操作具有大量内置函数，使用方便。故我们介绍一下如何将训练数据制作成TFrecords形式，以及如何读取TFrecords格式的数据。（以
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2024-07-06 16:57:37
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