import torch
import torchvision
from torchvision import datasets,transforms
dataroot = "data/celeba" # 数据集所在文件夹
# 创建数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root=dataroot,
transf
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2024-04-02 19:48:37
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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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一、图像基本处理以及数据集的简单创建初次接触pytorch，配置环境还是比较麻烦的，主要是用到anaconda下面是对图像处理的基本操作from PIL import Image # 图像处理的库
img_path = r'D://情绪图片测试/path1.jpg' # 图片路径
img = Image.open(img_path) # 调用方法，打开该图像
print(img.size)
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2023-10-06 18:37:08
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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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对于“PyTorch 数据集制作”这一主题，我进行了深入的整理，涉及的内容涵盖了版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。以下是基于此主题的详细描述。
在进行 PyTorch 数据集制作时，我们需要关注不同版本的特性差异。下面是表格，概述了 PyTorch 1.8 和 2.0 版本在数据集类上的一些核心特性区别：
| 特性 | PyTorch 1.8
1.下载fashion-mnist数据集因为是二进制文件，所以需要自己转换成图片、txt标签#调用一些和操作系统相关的函数
import os
#输入输出相关
from skimage import io
#dataset相关
import torchvision.datasets.mnist as mnist
#路径
root="/home/s/PycharmProjects/un
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2024-04-17 14:11:41
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目录1.如何自定义数据集：咱们以花朵数据集为例：任务1：读取txt文件中的路径和标签任务2：通过上面字典返回数据，分别把数据和标签都存在list里任务3：图像数据路径得完整任务4：把上面那几个事得写在一起,整合到一个类。任务5：数据预处理(transform)¶任务6：根据写好的class FlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader任务7：用之前先试试，整个数
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2023-10-02 06:50:27
803阅读
# 使用PyTorch制作数据集的完整指南
在深度学习中，数据是最重要的部分之一。没有足够且质量合适的数据，就无法训练出一个良好的模型。因此，了解如何使用PyTorch制作数据集是每位开发者必须掌握的技能。本文将引导你通过创建一个简单的数据集的步骤，并提供实现所需的代码示例。
## 数据集制作流程
以下表格展示了制作PyTorch数据集的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤内容
原创
2024-09-17 06:11:59
400阅读
# PyTorch 数据集制作指南
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[数据预处理]
B --> C[构建数据集类]
C --> D[加载数据集]
D --> E[数据增强]
```
## 二、类图
```mermaid
classDiagram
class Dataset{
原创
2024-05-25 06:05:36
69阅读
文章目录0 输入数据1 余弦相似度（Cosine Similarity）2 torch.cosine_similarity3 问题4 分析与解决4.1 答案5 另外的实现方法 0 输入数据import torch
# 设置随机数种子，以保证结果可重现
torch.manual_seed(0)
a = torch.randn(4, 3)tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1
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2024-10-18 09:22:41
78阅读
额，这里我们在网上找了10类花朵的数据，将数据进行分类，放在各个文件夹，文件名是花朵的标签，然后对图片大小统一为256*256。将数据集分成训练集（train）、验证集(validation)、测试集(test)分别为训练集800张，验证集100张，测试集100张，训练集和验证集的需要进行灰度处理，测试集不需要。 1.准备数据集好后，将文件路径和标签保存在txt文件中from torch
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2023-05-18 14:03:10
270阅读
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
56阅读
在训练深度学习模型之前，样本集的制作非常重要。在pytorch中，提供了一些接口和类，方便我们定义自己的数据集合，下面完整的试验自定义样本集的整个流程。实验过程1.收集图像样本以简单的猫狗二分类为例，可以在网上下载一些猫狗图片。 创建以下目录：data-------------根目录 data/test-------测试集 data/train------训练集 data/val--------验
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2023-08-01 19:28:20
680阅读
1.mnist手写数据集的下载import torch
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1)
EPOCH=1#训
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2023-09-25 18:32:41
290阅读
# PyTorch 制作自己的数据集
在机器学习和深度学习领域，数据集是非常重要的。通常情况下，我们会使用已有的数据集来训练模型，但有时候我们也需要自己创建数据集。本文将介绍如何使用 PyTorch 制作自己的数据集，并用于训练模型。
## 数据集的创建
首先，我们需要创建自己的数据集。假设我们要创建一个简单的数据集，包含一些图片和对应的标签。我们可以按照以下步骤来创建数据集：
1. 准备
原创
2024-06-03 03:31:06
426阅读
【注意事项总结】 全部来源：感谢大佬提供灵感，大家快去关注！！！（一）图像尺寸有问题的，（例如通道数有3有1），先检查数据集，数据集里可能有黑白图片。再检查网络结构看是不是卷积池化这些操作导致图像尺寸发生了意想不到的变化（二）写测试代码，模块测试，每个完整的方法或者类写完就单独测试一下（三）修修改改网络后面的那部分，分类加softmax（建议加，人家自己就没加，应该不加也可以）Softmax的参数
# PyTorch DataFrame制作数据集
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要用于深度学习任务。在处理数据时，PyTorch提供了DataLoader和Dataset类来帮助我们更好地管理和处理数据集。然而，PyTorch默认的数据加载器和数据集类主要是基于numpy数组进行操作的。如果我们的数据是以DataFrame的形式存在的，那么就需要将DataFrame转换为n
原创
2024-02-12 06:19:56
181阅读
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
1
2
3
from to
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2024-03-08 16:44:19
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Faster RCNN(Tensorflow)的配置可以参考我的博客，本文分为三部分：数据集制作代码修改训练和测试一、环境配置：1、环境win10系统，显卡GeForce GTX 960M；TensorFlow-gpu 1.13.0-rc2，CUDA 10.0，Cudnn 7.4.2；python 3.5.2Faster RCNN的下载地址：https://github.com/dBeker/Fa
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2023-12-13 07:54:55
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实现思路第一步：Pytorch搭建yolo3目标检测平台模型yolov3和预训练权重下载yolo3算法原理实现思路一、预测部分1、yolo3的网络模型架构和实现2、主干特征网络darknet53介绍和结果（获取3个初始特征层）3、从初始特征获取预测结果（最终的3个有效的特征层）4、预测结果的解码（对最终的3个有效特征层的结果进行解码）5、在原图上进行绘制（对解码的结果数据在原图绘制展现）二、训练部
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2024-08-05 13:32:18
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