PyTorch의 MovingMNIST
커피 한잔 사주세요😄
*내 게시물에서는 Moving MNIST에 대해 설명합니다.
MovingMNIST()는 아래와 같이 Moving MNIST 데이터세트를 사용할 수 있습니다.
*메모:
- 첫 번째 인수는 루트(필수 유형:str 또는 pathlib.Path)입니다. *절대경로, 상대경로 모두 가능합니다.
- 두 번째 인수는 분할입니다(Optional-Default:None-Type:str):
*메모:
- 없음, "훈련" 또는 "테스트"를 설정할 수 있습니다.
- None일 경우 분할비율을 무시하고 각 영상의 20프레임(이미지)을 모두 반환합니다.
- 세 번째 인수는 Split_ratio(Optional-Default:10-Type:int)입니다.
*메모:
- split이 "train"이면 데이터[:, :split_ratio]가 반환됩니다.
- split이 "test"이면 data[:,split_ratio:]가 반환됩니다.
- split이 None이면 무시됩니다. 분할 비율을 무시합니다.
- 네 번째 인수는 변환(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
- 다섯 번째 인수는 download(Optional-Default:False-Type:bool)입니다.
*메모:
- 참이면 데이터세트가 인터넷에서 루트로 다운로드됩니다.
- True이고 데이터세트가 이미 다운로드된 경우 추출됩니다.
- True이고 데이터 세트가 이미 다운로드된 경우 아무 일도 일어나지 않습니다.
- 데이터세트가 이미 다운로드된 경우 더 빠르므로 False여야 합니다.
- 여기에서 데이터 세트를 수동으로 다운로드하고 추출할 수 있습니다. 데이터/MovingMNIST/.
from torchvision.datasets import MovingMNIST all_data = MovingMNIST( root="data" ) all_data = MovingMNIST( root="data", split=None, split_ratio=10, download=False, transform=None ) train_data = MovingMNIST( root="data", split="train" ) test_data = MovingMNIST( root="data", split="test" ) len(all_data), len(train_data), len(test_data) # (10000, 10000, 10000) len(all_data[0]), len(train_data[0]), len(test_data[0]) # (20, 10, 10) all_data # Dataset MovingMNIST # Number of datapoints: 10000 # Root location: data all_data.root # 'data' print(all_data.split) # None all_data.split_ratio # 10 all_data.download # <bound method MovingMNIST.download of Dataset MovingMNIST # Number of datapoints: 10000 # Root location: data> print(all_data.transform) # None from torchvision.datasets import MovingMNIST import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 3)) plt.subplot(1, 3, 1) plt.title("all_data") plt.imshow(all_data[0].squeeze()[0]) plt.subplot(1, 3, 2) plt.title("train_data") plt.imshow(train_data[0].squeeze()[0]) plt.subplot(1, 3, 3) plt.title("test_data") plt.imshow(test_data[0].squeeze()[0]) plt.show()
from torchvision.datasets import MovingMNIST all_data = MovingMNIST( root="data", split=None ) train_data = MovingMNIST( root="data", split="train" ) test_data = MovingMNIST( root="data", split="test" ) def show_images(data, main_title=None): plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14) for i, image in enumerate(data, start=1): plt.subplot(4, 5, i) plt.tight_layout(pad=1.0) plt.title(i) plt.imshow(image) plt.show() show_images(data=all_data[0].squeeze(), main_title="all_data") show_images(data=train_data[0].squeeze(), main_title="train_data") show_images(data=test_data[0].squeeze(), main_title="test_data")
from torchvision.datasets import MovingMNIST all_data = MovingMNIST( root="data", split=None ) train_data = MovingMNIST( root="data", split="train" ) test_data = MovingMNIST( root="data", split="test" ) import matplotlib.pyplot as plt def show_images(data, main_title=None): plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14) col = 5 for i, image in enumerate(data, start=1): plt.subplot(4, 5, i) plt.tight_layout(pad=1.0) plt.title(i) plt.imshow(image.squeeze()[0]) if i == col: break plt.show() show_images(data=all_data, main_title="all_data") show_images(data=train_data, main_title="train_data") show_images(data=test_data, main_title="test_data")
from torchvision.datasets import MovingMNIST import matplotlib.animation as animation all_data = MovingMNIST( root="data" ) import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import HTML figure, axis = plt.subplots() # ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ `ArtistAnimation()` ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ images = [] for image in all_data[0].squeeze(): images.append([axis.imshow(image)]) ani = animation.ArtistAnimation(fig=figure, artists=images, interval=100) # ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ `ArtistAnimation()` ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ # ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ `FuncAnimation()` ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ # def animate(i): # axis.imshow(all_data[0].squeeze()[i]) # # ani = animation.FuncAnimation(fig=figure, func=animate, # frames=20, interval=100) # ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ `FuncAnimation()` ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ # ani.save('result.gif') # Save the animation as a `.gif` file plt.ioff() # Hide a useless image # ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ Show animation ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ HTML(ani.to_jshtml()) # Animation operator # HTML(ani.to_html5_video()) # Animation video # ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ Show animation ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ # ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ Show animation ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ # plt.rcParams["animation.html"] = "jshtml" # Animation operator # plt.rcParams["animation.html"] = "html5" # Animation video # ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ Show animation ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑
from torchvision.datasets import MovingMNIST from ipywidgets import interact, IntSlider all_data = MovingMNIST( root="data" ) import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import HTML def func(i): plt.imshow(all_data[0].squeeze()[i]) interact(func, i=(0, 19, 1)) # interact(func, i=IntSlider(min=0, max=19, step=1, value=0)) # ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ Set the start value ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ plt.show()
위 내용은 PyTorch의 MovingMNIST의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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