EMNISTE dans PyTorch
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*Mon message explique EMNIST.
EMNIST() peut utiliser l'ensemble de données EMNIST comme indiqué ci-dessous :
*Mémos :
- Le 1er argument est root (Required-Type:str ou pathlib.Path). *Un chemin absolu ou relatif est possible.
- Le 2ème argument est split(Required-Type:str). *"byclass", "bymerge", "balanced", "letters", "digits" ou "mnist" peuvent y être définis.
- Il existe un argument de train (Optional-Default:False-Type:float) :
*Mémos :
- Pour split="byclass" et split="byclass", si c'est vrai, les données de train (697 932 images) sont utilisées tandis que si c'est faux, les données de test (116 323 images) sont utilisées.
- Pour split="balanced", si c'est vrai, les données de train (112 800 images) sont utilisées tandis que si c'est faux, les données de test (188 00 images) sont utilisées.
- Pour split="letters", si c'est True, les données de train (124 800 images) sont utilisées tandis que si c'est False, les données de test (20 800 images) sont utilisées.
- Pour split="digits", si c'est vrai, les données de train (240 000 images) sont utilisées tandis que si c'est faux, les données de test (40 000 images) sont utilisées.
- Pour split="mnist", si c'est vrai, les données de train (60 000 images) sont utilisées tandis que si c'est faux, les données de test (10 000 images) sont utilisées.
- Il existe un argument de transformation (Optional-Default:None-Type:callable).
- Il existe un argument target_transform (Optional-Default:None-Type:callable).
- Il existe un argument de téléchargement (Optional-Default:False-Type:bool) :
*Mémos :
- Si c'est vrai, l'ensemble de données est téléchargé depuis Internet et extrait (décompressé) vers root.
- Si c'est True et que l'ensemble de données est déjà téléchargé, il est extrait.
- Si c'est vrai et que l'ensemble de données est déjà téléchargé et extrait, rien ne se passe.
- Il devrait être faux si l'ensemble de données est déjà téléchargé et extrait car il est plus rapide.
- Vous pouvez télécharger et extraire manuellement l'ensemble de données à partir d'ici, par exemple. data/EMNIST/raw/.
- Il y a le bug selon lequel les images sont retournées et tournées de 90 degrés dans le sens inverse des aiguilles d'une montre par défaut, elles doivent donc être transformées.
from torchvision.datasets import EMNIST train_data = EMNIST( root="data", split="byclass" ) train_data = EMNIST( root="data", split="byclass", train=True, transform=None, target_transform=None, download=False ) test_data = EMNIST( root="data", split="byclass", train=False ) len(train_data), len(test_data) # 697932 116323 train_data # Dataset EMNIST # Number of datapoints: 697932 # Root location: data # Split: Train train_data.root # 'data' train_data.split # 'byclass' train_data.train # True print(train_data.transform) # None print(train_data.target_transform) # None train_data.download # <bound method EMNIST.download of Dataset EMNIST # Number of datapoints: 697932 # Root location: data # Split: Train> train_data[0] # (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 35) train_data[1] # (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 36) train_data[2] # (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 6) train_data[3] # (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 3) train_data[4] # (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 22) train_data.classes # ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', # 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', # 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', # 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', # 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
from torchvision.datasets import EMNIST train_data = EMNIST( root="data", split="byclass", train=True ) test_data = EMNIST( root="data", split="byclass", train=False ) import matplotlib.pyplot as plt def show_images(data): plt.figure(figsize=(12, 2)) col = 5 for i, (image, label) in enumerate(data, 1): plt.subplot(1, col, i) plt.title(label) plt.imshow(image) if i == col: break plt.show() show_images(data=train_data) show_images(data=test_data)
from torchvision.datasets import EMNIST from torchvision.transforms import v2 train_data = EMNIST( root="data", split="byclass", train=True, transform=v2.Compose([ v2.RandomHorizontalFlip(p=1.0), v2.RandomRotation(degrees=(90, 90)) ]) ) test_data = EMNIST( root="data", split="byclass", train=False, transform=v2.Compose([ v2.RandomHorizontalFlip(p=1.0), v2.RandomRotation(degrees=(90, 90)) ]) ) import matplotlib.pyplot as plt def show_images(data): plt.figure(figsize=(12, 2)) col = 5 for i, (image, label) in enumerate(data, 1): plt.subplot(1, col, i) plt.title(label) plt.imshow(image) if i == col: break plt.show() show_images(data=train_data) show_images(data=test_data)
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

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Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.
