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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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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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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前言无论是在作分类任务或者是目标检测任务都需要数据集的处理，一种是txt文件保存标签的信息，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点 分为训练和验证的照片 | 每个分类的类别 一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10，其中的是有10个文件夹，每个文件夹下是很多张一种数字的照片，正常情况下我们引进官方数
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2024-02-05 11:27:29
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torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
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2023-07-27 20:17:49
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数据样本处理的代码可能会变得杂乱且难以维护，因此理想状态下我们应该将模型训练的代码和数据集代码分开封装，以获得更好的代码可读性和模块化代码。PyTorch 提供了两个基本方法 torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset可以让你预加载数据集或者你的数据。Dataset存储样本及其相关的标签， DataLoade
推荐
原创
2022-12-30 23:52:16
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目录1.Dataset基类2.用DataLoader类实现自定义数据集2.1DataLoader类的定义3.DataLoader类中的多采样器子类4.Torchtext工具与内置数据集4.1Torchtext的内部结构4.2安装Torchtext库4.3查看Torchtext库的内置数据集4.4安装Torchtext库的调用模块4.5Torchtext库的内置预训练词向量 1.Dataset基类
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2024-05-14 22:22:03
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在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象实现。数据集对象被抽取为DataSet类，实现自定义的数据集需要集成DataSet，并实现两个方法。__getitem__ : 返回一条数据或一个样本。__len__ : 返回样本的数量。有时候数据是图片，图片的大小形状不一，返回的样本数值归一化至[-1,1]。torchvision提供了很多视觉图像处理的工具，其中transform模块提供了对
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2023-07-14 15:59:14
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本系列文章主要是通过手写数字识别这一经典的CNN入门例子，来让大家熟悉深度学习框架Pytorch的基本操作，达到可以实现自己网络结构的目的。本文为该系列文章的第一篇，主要介绍了手写数字数据集（MNIST）相关信息。 本文目录本系列文章目录一、MNIST数据集简介1、图像数据集格式解析2、标签数据集格式解析二、代码实现 一、MNIST数据集简介MNIST数据集是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型
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2024-03-05 09:49:26
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文章目录1.模型中使用数据加载器的目的2.数据集类2.1 Dataset基类介绍2.2 数据加载案例3.迭代数据集4 pytorch自带的数据集4.1 torchversion.datasets4.2 MNIST数据集的介绍 1.模型中使用数据加载器的目的在前面的线性回归模型中，我们使用的数据很少，所以直接把全部数据放到模型中去使用。但是在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的
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2024-08-26 20:08:35
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最开始入坑的时候使用的是caffe，前一段时间换了使用主流框架的keras（Tensorflow as backward），但是keras确实封装得太好了，一个高级的API对于我这种编程渣渣来说反而上手有些不习惯，在写了一段时间的代码以后开始使用pytorch（反正老板要求了两个框架都要熟练那就都学啦），对于源码部分确实友好了很多，尽管需要自己定义前向过程但是也很简单啦~先给两个github上非常
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2024-06-19 13:08:17
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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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有趣的深度学习2——利用pytorch对数据集进行预处理 用pytorch对数据集进行预处理有趣的深度学习2——利用pytorch对数据集进行预处理1.输入数据的表示方法2.使用torchvision工具箱3.使用自定义数据集的方法 1.输入数据的表示方法随着深度学习的发展，以神经网络为模型的功能越来越强大，这一部分归功于现代设备超强的计算能力，也有很大一部分功劳是属于目前已有的各种丰富数据集，以
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2023-10-15 07:24:45
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# 使用PyTorch处理Parquet数据集
在机器学习中，数据的处理和加载是至关重要的步骤。Parquet是一种列式存储格式，广泛用于大数据处理。它能够有效地压缩数据并支持高效的读取，特别适合于分析批量数据。本文将介绍如何使用PyTorch处理Parquet数据集，包括示例代码和相关图示。
## 什么是Parquet格式？
Parquet是一种开源的列式存储文件格式，通常用于存储大规模数
文章目录创建empty、zeros、ones`new_*` : new_onesrand / randn / randperm / randint / randn_likenormaluniform_eye创建列表，类似 numpy 中的 arange创建等差数列 linspacelogspace 返回一维张量稠密向量Tensor -- Numpy属性和方法数据类型转换判断一个对象是否为 Ten
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2023-11-23 16:28:31
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前言目前刚刚接触深度学习方向，也在学习pytorch框架。本文是我在尝试相关网络的pytorch框架时遇到的一些问题以及认为有必要总结一下的内容。此内容主要参考了以下博客：数据预处理在网络开始训练之前，为了使训练更好的进行，我们需要对训练进行一些预处理操作。在pytorch中是由torchvision.transforms来操作的，torchvision.transforms中包含了一些常见的操作
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2024-05-16 12:09:43
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数据处理数据预处理把原始数据处理为模型使用的数据数据处理格式的定义Compose() 代码数据处理初始化类和对数据进行加载把读入的输出传给PyTorch（迭代器的方式）数据加载dataset(Dataset)batch-size, shuffle, sampler, num_workers, collate_fn, pin_memory, drop_last补充 数据预处理PyTorch使用to
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2024-02-21 14:57:00
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PyTorch学习和使用(一)PyTorch的安装比caffe容易太多了，一次就成功了，具体安装多的就不说了，PyTorch官方讲的很详细，还有PyTorch官方（中文）中文版本。 PyTorch的使用也比较简单，具体教程可以看Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz， 讲的通俗易懂。要使学会用一个框架，只会运行其测试实验是不行的，所以现在打算
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2023-11-15 15:00:11
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前言 前段时间因为一些事情没有时间或者心情学习，现在两个多月过去了，事情结束了，心态也调整好了，所以又来接着学习Pytorch。这篇笔记主要是关于数据预处理过程、数据集标准化与数据集均值标准差计算的，前两者都是使用torchvision中的transforms里的方法来实现。torchvision是一个库，最常用到的主要是其中的datasets、models和transforms。dataset
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2023-12-01 19:39:46
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pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式，需要继承data.Dataset类，如果需要自己处理数据的话，需要实现两个基本方法。：.getitem:返回一条数据或者一个样本，obj[index] = obj.getitem(index). :.len:返回样本的数量 。 len(obj) = obj.len()。
Dataset 在data里，调用的时候使用
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2024-03-08 16:44:19
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