目录一.使用的工具包二. 数据准备三. 代码实现： 一.使用的工具包torch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader二. 数据准备 以猫狗为例实现分类，按照如下图所示建立文件和文件夹，我这里自己准备了20张猫狗图像。 test.txt文件是后面代码生成的，先不用管，cats和dogs里面放上自己的图片，然后通过脚本生成test.txt
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2023-10-16 22:19:27
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## 如何创建 PyTorch 数据集
在深度学习的实践过程中，数据集的创建是至关重要的一步。在这篇文章中，我将带您了解如何使用 PyTorch 创建一个简单的数据集。我们会分解这个过程，同时提供必要的代码示例和注释。最终，您将能够创建自定义数据集并在训练模型时使用它。
### 数据集创建流程
我们将创建 PyTorch 数据集的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、花分类数据集下载data_setdata_set该文件夹是用来存放训练数据的目录使用步骤如下：（1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"（2）点击链接下载花分类数据集（3）解压数据集到flower_data文件夹下（4）执行"flower_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val├── flower_data
├──
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2023-12-12 11:27:14
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pytorch图像分类实战之构建数据集前言1、环境配置2、图像采集3、数据集处理(1) 删除多余文件查看待删除的多余文件删除多余文件验证多余文件已删除删除gif格式的图像文件删除非三通道的图像再次删除多余的`.ipynb_checkpoints`目录(2) 数据集划分4、数据可视化(1) 统计图像尺寸、比例分布统计图像尺寸图像比例分布(2) 可视化文件夹中的图像(3) 统计各类别图像数量总结 前
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2023-07-14 15:42:52
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pytorch 分类图片构建 datasets方法一 torchvision.datasets方法二 torchvision.datasets.ImageFolder3. torch.utils.data.DataLoader https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html
假设已知大小统一的图片，将其按数据集
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2023-10-20 19:40:36
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在机器学习及计算机视觉领域，PyTorch 被广泛使用，其中创建图片数据集是开发过程中的重要环节。通过优化数据处理流程，开发者能够有效降低模型训练所需的时间成本和提高预测准确性，这对业务成功至关重要。下面，我们将探讨如何在 PyTorch 中创建图片数据集的流程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等方面。
在开始之前，思考这样的数学模型，可以用如下公式表示数据集的规
1 数据集加载pytorch中数据集加载相关的类主要有 DateSet 和 DateLoader；数据集加载我打算分两个系列来写：基础版和升级版。基础版的数据加载，数据是现成的，不需要自己写程序进行额外处理，直接调用已有函数即可；升级版本中，涉及到了自己制作数据集的情况，有时候还需要自己实现dataset 类， 主要实现三个函数 __init__, __len__, __getitem
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2023-11-23 15:56:56
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接触机器学习和深度学习已经有一段时间了，一直想做个记录，方便自己以后的查阅。 一开始我搭建神经网络时所使用的框架是Tensorflow，虽然功能强大但是不同版本代码的兼容性有些差强人意。 以下的内容所创建的环境是Anaconda中的虚拟环境，采用的python版本是3.8，cuda和cudnn都是对应的版本。 搭建和训练神经网络分为以下几个步骤：1
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2023-11-06 13:11:52
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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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1.自建数据集与划分训练集与测试集 2.模型相关知识 3.model.py——定义AlexNet网络模型 4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数 5.predict.py——利用训练好的网络参数后，用自己找的图像进行分类测试一、自建数据集与划分训练集与测试集1.自建数据文件夹 首先我们确定这次分类种类，采用爬虫、官网数
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2023-10-24 00:43:30
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数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一
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2020-03-04 22:25:00
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最终目的是复现fasterrcnn网络先附上整体代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/5/15 10:28
# @Author : 半岛铁盒
# @File : mydataset.py
# @Software: win10 python3.6
#定义一个自己的数据集
import random
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2023-12-15 09:30:10
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PyTorch自制图像数据集PyTorch 自制数据集重构Dataset类实现读取自己的数据集使用`torchvision.transforms`方法进行数据批处理torchvision.datasets.ImageFolderDataLoader类生成Batch进行训练小结 PyTorch 自制数据集在做计算机视觉相关任务，如图像分类时，需要使用PyTorch构建神经网络进行模型训练，这时候如
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2023-08-11 16:57:42
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关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解MNIST的准确率达到99.7%用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1080tipython版本：2.7(3.7)网络架构具有4层的CNN具有以下架构。输入层：784个节点(MNIST图像大小)第一卷积层：5x5x32第一个最大池层第二卷积层：5x5x
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2024-06-16 11:47:21
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欢迎使用 Markdown在线编辑器 MdEditorMarkdown是一种轻量级的「标记语言」Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成格式丰富的HTML页面，Markdown文件的后缀名便是“.md”MdEditor是一个在线编辑Markdown文档的编辑器MdEdi
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2024-08-23 15:01:18
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在3.5节我们利用PyTorch的torchvision、data等包，下载及预处理MNIST数据集。数据下载和预处理是机器学习、深度学习实际项目中耗时又重要的任务，尤其是数据预处理，关系到数据质量和模型性能，往往要占据项目的大部分时间。好在PyTorch为此提供了专门的数据下载、数据处理包，使用这些包，可极大提高我们的开发效率及数据质量。 本章将介绍以下内容： 简单介绍PyTorch相关的数
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2024-06-07 18:03:11
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配套视频1配套视频2 pytorch入门之手写数字识别目录引言——MINIST是什么？基本构造loss小结非线性模型构造梯度下降优化参数如何进行预测 目录引言——MINIST是什么？ 现如今诸如车牌识别，验证码识别，身份证识别等应用在我们的日常生活中被使用的越来越广泛。为此有专门学者收集了基本数字从0-9不同写法的书写方式，形成一个专门的数据集，这便是MINIST手写数据集的由来。 MINIST手
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2023-12-10 08:37:32
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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。考虑到这点，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。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Dataset类，
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2024-04-19 09:12:06
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前言PyTorch通过torch.utils.data对一般的常用数据进行封装，可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。torchvision已经预先实现了常用的图像数据集，包括CIFAR-10、ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可以通过torchvision.datasets进行方便的调用。Dataset在PyTorch中，Dataset是图像数据集中最为重要的一个类，
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2023-09-30 09:46:12
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PyTorch将数据集的处理过程标准化，提供了Dataset基本的数据 类，并在torchvision中提供了众多数据变换函数，数据加载的具体过程 主要分为3步： 1．继承Dataset类 对于数据集的处理，PyTorch提供了torch.utils.data.Dataset这个抽象 类，在使用时只需要继承该类，并重写__len__()和__getitem()__函数， 即可以方便地进行数据集的迭
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2023-08-23 14:40:30
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