机器学习Cifar10数据集 Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集，其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别，如下图所示，且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60 000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50 000和10 000两部分 50 000是training set，用来做训练； 10 000是test set，用来做验证。 下面
转载
2023-10-20 10:55:05
92阅读
# 如何使用PyTorch读取MAT文件
在机器学习和深度学习的领域中，MAT文件格式（MATLAB的文件格式）常被用来存储多维数组、矩阵、数据表等信息。为了在PyTorch中使用这些数据，我们需要将其读取并转换为适合PyTorch的格式。本文将详细介绍如何使用Python中的不同库读取MAT文件，并将其转化为PyTorch的张量格式。
## 环境准备
在开始之前，请确保已经安装了以下库：
# 使用PyTorch读取MAT文件的指南
在深度学习的过程中，我们经常需要读取并处理不同格式的数据。MAT文件（MATLAB文件）在科学计算和数据分析中非常常见。当我们想要在PyTorch中使用这些数据时，我们可以利用一些工具和库来实现。本文将通过实例来展示如何在PyTorch中读取MAT文件，并提供一些必要的代码示例和说明。
## 需要的库
在开始之前，我们需要确保已经安装了`SciPy
数据源提供的为.mat格式的数据，希望能够采用python的pytorch深度学习框架对其进行处理此博客同时也写了一种对常规数据集进行读取的框架以下为函数各个模块以及相应的说明（详细）data_preprocess模块函数 def dp():
path = './mnist_lite.mat' # 定义路径
matr = io.loadmat(pat
转载
2023-08-25 12:09:45
404阅读
# 使用PyTorch读取.mat文件的方法
在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，方便用户进行模型训练和数据处理。然而，有时候我们可能需要处理.mat格式的数据文件，这时就需要借助PyTorch的一些工具来读取这类数据文件。
本文将介绍如何使用PyTorch读取.mat文件的方法，并给出相应的代码示例。
## .mat文件格式简介
.mat文
原创
2024-04-24 08:01:06
127阅读
文件读写：①rb – 读取二进制文件，r – 读取文本文件 ②.pkl是python保存文件的一种文件格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西，需要使用r b类型来打开。
③with open('data.txt' + 'dataset.pkl', 'rb') as f 读取文件
④mat 数据格式是Matlab的数据存储的标准格式
loadmat() 读取.mat文件
转载
2023-09-02 19:17:48
325阅读
Pytorch(二) Pytorch实现一维数组模型训练Pytorch(二)前言一、matlab中的mat文件加载二、数据处理1.数据的基础变换2.用模型处理数据，使其变成二维数组3.验证模型三、把训练好的二维数生成图片四、建立模型五、总结 前言上网查阅了大量的资料，发现一维的数据训练很少，训练一维的数据可以快速的学习数据分析，所以这里以一维的数据集进行模型训练，希望大家能够学习到很多东西提示：本
转载
2023-10-12 18:24:06
107阅读
pytorch读取自己的数据集进行训练方法一：使用官方的ImageFolder读取图片数据方法二：使用官方的DatasetFolder读取其他类型的数据方法三：使用自己的类来读取自己比较特殊的数据集（往往是实际当中需要的）①无标签数据集（事先不知道样本类别）②有标签的数据集标签统一放在一个txt文件里标签为文件名字 方法一：使用官方的ImageFolder读取图片数据import torch
i
转载
2023-09-24 16:52:07
620阅读
主要涉及的Pytorch官方示例下图红框部分的一些翻译及备注。1、数据加载及处理
该部分主要是用于进行数据集加载及数据预处理说明，使用的数据集为：人脸+标注坐标。demo程序需要pandas（读取CSV文件）及scikit-image(图像变换)这两个包。1.1、jupyter显示matplot图像import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inli
转载
2023-11-03 20:45:53
368阅读
# 使用PyTorch DataLoader读取MAT数据
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多实用的工具来简化数据处理和模型训练的过程。在实际应用中，我们经常会遇到需要处理MAT格式数据的情况。MAT是MATLAB的数据格式，通常用于存储矩阵和数组等数据。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch的DataLoader类来读取MAT数据，并提供一个示例代码。
## 什么是Da
原创
2024-02-22 06:56:05
424阅读
数据读取Dataset与Dataloader前言官方通用的数据加载器文件目录存储格式主要函数所有代码代码部分讲解官方通用的数据加载器收获图片数据集（标签在图片名称上）构建自己的Dataset（重要）data列表构建总结待续 前言在pytorch学习这一块总是断断续续，完成大作业所写的代码再次回首已经完全看不懂了。所以我决定把学习过程中遇到的一些问题和知识总结出来，希望能取得一些进步吧。本人完全菜
转载
2023-07-04 17:53:09
657阅读
参考书籍
《matlab 程序设计与综合应用》张德丰等著 感谢张老师的书籍，让我领略到matlab的便捷MATLAB提供了将磁盘文件或剪贴板中的数据加载到工作空间的多种方法，称之为导入数据(ImportingData);同时也提供了多种将工作空间的变量保存到磁盘的方法，称之为导出数据(ExportingData).选择不同的导入机制或导出机制取决于要传输的数据的格式，比如文本文件、二进制文件与JP
转载
2023-08-01 14:57:44
261阅读
在辛辛苦苦训练好模型之后，我们想将它保存起来，或我们想使用已经训练完成的模型。那么该如何是实现呢？ 本文参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 本文将以一个CNN模型演示如何保存或加载以训练好的模型。 首先给训练过程：import torch
import torch.nn
import torch.
转载
2023-09-26 16:03:37
85阅读
深度学习好比炼丹，框架就是丹炉，网络结构及算法就是单方，而数据集则是原材料。现在世面上很多炼丹手册都是针对单一数据集进行炼丹，有了这些手册我们就能够很容易进行炼丹，但为了练好丹，我们常常收集各种公开的数据集，并构建私有数据集，此时，便会遇到如何更好的使用多个数据进行练丹的问题。本文将使用pytorch这个丹炉，介绍如何联合读取多个原材料，而不是从新制作原材料和标签。1、Pytorch的Concat
转载
2023-09-02 17:55:08
106阅读
## PyTorch加载MAT文件
### 引言
在机器学习和深度学习中，数据的预处理是一个非常重要的环节。数据的预处理可以包括读取、转换、归一化等操作。而在某些情况下，数据可能以MAT文件的形式存在，因此我们需要学习如何使用PyTorch加载MAT文件。
### MAT文件简介
MAT文件是MATLAB软件中存储数据的标准格式。MAT文件包含了矩阵、图像、结构体等多种数据类型。在MAT文
原创
2023-12-02 13:16:34
90阅读
在处理“PyTorch mat 元素”问题时，我们需要深入理解 PyTorch 中矩阵的相关操作。这通常意味着我们需要处理各种矩阵计算的问题，例如如何创建矩阵、进行矩阵运算等。本文将为你详尽阐述解决这一问题的过程，涵盖背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析等方面。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[理解 PyTorch 中的矩阵操作]
# PyTorch Mat数据
## 引言
在机器学习和深度学习中，数据的表示和处理是非常重要的环节。PyTorch是一个广泛应用于深度学习的开源框架，它提供了许多用于处理和操作数据的工具。本文将介绍PyTorch中用于处理Mat数据的方法，并提供代码示例。
### Mat数据是什么？
Mat数据是指存储在Matlab软件中的矩阵数据。Mat文件是一种二进制文件格式，可以保存多个变量，包括矩阵
原创
2023-12-02 05:05:13
59阅读
## PyTorch 读入 mat 文件
### 介绍
在深度学习中，我们经常需要使用到不同的数据格式进行训练和预测。其中，MATLAB的 mat 文件是一种常见的数据格式，它可以存储多种类型的数据，包括矩阵、图像、文本等。在 PyTorch 中读入 mat 文件并转换为张量是一个常见的操作，本文将介绍如何实现这一功能。
### 流程概述
整个处理流程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所
原创
2023-09-01 03:42:21
661阅读
# 如何使用 PyTorch 读入 .mat 文件
在许多机器学习和深度学习应用中，我们需要处理不同格式的数据。`.mat` 文件作为 MATLAB 保存的数据格式，常常需要在 Python 环境中进行处理，尤其是与 PyTorch 结合使用。以下是实现这一过程的详细说明。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
开幕上图，我在实验过程中发现[None,:}和unsqueeze(0)产生了同样的效果，那么我们来探寻一下原理原本的目的是创建一个[1,2,1]分别是各行从左到右true的数量的mask。如图的结果那般。第一步：创建一个适合的向量，又分为两步(1)先找出length中最大的数确定形状，这里使用了max()和item().(2)用torch.arange()变为合适的向量，即第二步：创建矩阵，利用t
转载
2023-08-17 19:49:18
86阅读
