PyTorch의 KMNIST

커피 한잔 사주세요😄

*내 게시물은 KMNIST를 설명합니다.

KMNIST()는 아래와 같이 KMNIST 데이터세트를 사용할 수 있습니다.

*메모:

• 첫 번째 인수는 루트(필수 유형:str 또는 pathlib.Path)입니다. *절대경로, 상대경로 모두 가능합니다.
• 두 번째 인수는 train(Optional-Default:True-Type:bool)입니다. *True일 경우 학습데이터(60,000개)를 사용하고, False일 경우 테스트 데이터(10,000개)를 사용합니다.
• 세 번째 인수는 변환(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
• 네 번째 인수는 target_transform(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
• 다섯 번째 인수는 download(Optional-Default:False-Type:bool)입니다. *메모:
  • True인 경우 데이터 세트가 인터넷에서 다운로드되어 루트에 추출(압축 해제)됩니다.
  • True이고 데이터세트가 이미 다운로드된 경우 추출됩니다.
  • True이고 데이터 세트가 이미 다운로드되어 추출된 경우 아무 일도 일어나지 않습니다.
  • 데이터 세트가 이미 다운로드되어 추출된 경우 더 빠르므로 False여야 합니다.
  • 여기에서 데이터 세트를 수동으로 다운로드하고 추출할 수 있습니다. 데이터/KMNIST/raw/.

from torchvision.datasets import KMNIST

train_data = KMNIST(
    root="data"
)

train_data = KMNIST(
    root="data",
    train=True,
    transform=None,
    target_transform=None,
    download=False
)

test_data = KMNIST(
    root="data",
    train=False
)

len(train_data), len(test_data)
# (60000, 10000)

train_data
# Dataset KMNIST
#     Number of datapoints: 60000
#     Root location: data
#     Split: Train

train_data.root
# 'data'

train_data.train
# True

print(train_data.transform)
# None

print(train_data.target_transform)
# None

train_data.download
# <bound method MNIST.download of Dataset KMNIST
#     Number of datapoints: 60000
#     Root location: data
#     Split: Train>

train_data[0]
# (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 8)

train_data[1]
# (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 7)

train_data[2]
# (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 0)

train_data[3]
# (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 1)

train_data[4]
# (<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>, 4)

train_data.classes
# ['o', 'ki', 'su', 'tsu', 'na', 'ha', 'ma', 'ya', 're', 'wo']

from torchvision.datasets import KMNIST

train_data = KMNIST(
    root="data",
    train=True
)

test_data = KMNIST(
    root="data",
    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)

위 내용은 PyTorch의 KMNIST의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!