pytorch 图片数据集_51CTO博客
【神经网络】Pytorch构建自己的训练数据 最近参加了一个比赛,需要对给定的图像数据进行分类,之前使用Pytorch进行神经网络模型的构建与训练过程中,都是使用的Pytorch内置的数据,直接下载使用就好,而且下载下来的数据已经是Pytorch可以直接用于训练的Dataset类型,十分方便。但是如何使用Pytorch对自己的数据进行训练,以及如何将数据转换成Pytorch可以用于训练的D
2.2 制作步骤(1) 定义自己的数据类MyDataset必须要继承torch.utils.data中Dataset类。    (2) 实现__init__方法,定义2个属性,list类型,用于存放图像名和对应的标签。遍历文件夹读取每张图像的名称,根据名称打标签 ,分别添加到定义好的2个属性列表中。   (3) 覆写Dataset类的__geti
转载 2023-09-14 16:00:20
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pytorch数据加载到模型的操作顺序是这样的:1. 创建一个 Dataset 对象 2. 创建一个 DataLoader 对象 3. 循环这个 DataLoader 对象,将img, label加载到模型中进行训练数据加载我们拿到手的数据大致分为一下三种:标签在文件夹上的数据标签在图片名上的数据标签与名称储存在csv文件中一、标签在文件夹上的数据from torch.utils.data
熟悉深度学习的小伙伴一定都知道:深度学习模型训练主要由数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练五个模块组成。如下图所示,Pytorch数据读取机制则是数据模块中的主要分支。Pytorch数据读取是通过Dataset+Dataloader的方式完成。其中,DataSet:定义数据。将原始数据样本及对应标签映射到Dataset,便于后续通过index读取数据。同时,还可以在Dataset中进行数据
1.CIFAR-10 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库,图片分辨率压缩至32x32,一共有10种图片分类,均进行了标注。适合监督式学习。CIFAR10有60000张图片,其中50000张是训练,10000张是测试数据下载网址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html2.ImageNet ImageNet网站首页:http://image
转载 2023-10-20 21:50:50
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目录CIFAR-10:实现思路:加载数据:定义网络:定义损失函数和优化器:训练结果:完整代码 :参考:参考链接 CIFAR-10:一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片:飞机( a叩lane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( t
pytorch构建自己的图像数据数据准备获取数据重写Dataset类数据载入代码 数据准备  Pytorch读取和载入数据有专门的Dataset和Dateloader类,但是当我们想读取自己的数据时,Dataset类就不能用了,因此这篇博客教大家如何创建自己的数据。在开始工作之前需要准备好自己的图像数据,这里使用cifar10数据为例,cifar10是一个十分类的公开数据,拥有6w张
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文章目录使用官方的数据 Torch Visiontorchvision.datasetstorchvision.iotorchvision.modelstorchvision.opstorchvision.transformstorchvision.utils 这是Pytorch里非常重要的工具类,它的主要工作就是提供给使用者一个工厂化的数据接入方法。在 torchvision 这个包里,就使
文章目录步骤数据介绍代码数据预处理和加载网络模型搭建训练并测试参考文献 步骤官方教程:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#loading-and-normalizing-cifar10 步骤:A、Load and normalizing the CIFAR10 training and test
Torchvision 数据 torchvision.datasets包含数据:MNISTCOCO(用于图像标注和目标检测)(Captioning and Detection)LSUN ClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10 and CIFAR100STL10SVHNPhotoTourtorchvision.models包含预训练的模型结构:Al
转载 2023-10-16 07:14:30
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目录1)Datasets 源代码2)Datasets 整体框架3)自定义Datasets框架4)DataLoader的使用5)生成txt文件Datasets是我们用的数据的库,我们知道pytorch自带多种数据列如Cifar10数据就是在pytorch的Datasets的库中的。Pytorch中有工具函数torch.utils.Data.DataLoader,通过这个函数我们在准备加载数据
# PyTorch读取本地图片数据 在深度学习的实际应用中,数据的准备是至关重要的环节。特别是在图像处理领域,如何高效地读取和预处理本地图片数据是每个数据科学家和机器学习工程师面临的挑战之一。PyTorch提供了一种灵活、高效的方式来读取本地图片数据,本文将对这一过程进行详细讲解,并提供相应的代码示例。 ## 一、环境准备 在开始之前,我们需要确保已经安装了PyTorch和其他必要的
原创 2天前
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# 如何使用PyTorch 创建图片和表格的数据 在深度学习中,构建数据是至关重要的一步。今天,我们将学习如何使用PyTorch 来创建一个包含图像和表格数据数据。整个过程将分为几个步骤,接下来我将以表格的形式展示整个流程,随后逐步讲解每个步骤的具体实现。 ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | |------------
原创 6天前
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文章目录前言一、Dataset定义-组成分类二、获取数据1.参数说明2.相关Demo 前言本文记录笔者关于Dataset的相关学习记录,以Pytorch官网文档为主进行学习一、Dataset定义-组成所谓Dataset,指的是我们在学习神经网络中要接触的数据,一般由原始数据,标注Label及相关索引构成 这里笔者给出基于自己的理解所进行的论述,比方说,我们要训练一个识别猫和狗的神经网络,我们
本篇博客旨在实现pytorch读取图片并自定义图片数据 图像加载方法 主流的图像加载方法主要有三种 下表中xxx表示图片的路径 库 函数/方法 返回值 图像像素格式 像素值范围 图像矩阵表示 skimage io.imread(xxx) numpy.ndarray RGB [0, 255] (H ...
转载 2021-10-04 21:07:00
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from __future__ import print_function,
原创 2023-05-18 17:05:54
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# 手写数据图片下载与PyTorch使用指南 在深度学习中,手写数字识别是一个经典的任务。MNIST数字数据是一个广泛使用的手写数字数据。在这篇文章中,我们将介绍如何使用PyTorch从网上下载MNIST数据,并用它来训练一个简单的神经网络。我们还将通过甘特图和流程图来展示整个过程。 ## 1. 环境准备 首先,我们需要确保安装了PyTorch以及其他必要的库。如果你还没有安装PyT
原创 1月前
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本文为个人知识学习的记录,未来可以复习回顾。在Pytorch中定义数据主要涉及到两个主要的类:DatasetsDataLoader1 Datasets1.1 什么是Datasets?Datasets是我们用的数据的库,pytorch自带多种数据,如Cifar10、MNIST等1.2 为什么要定义Datasets?Pytorch中有工具函数torch.utils.Data.DataL
在学习了一系列使用pytorch进行训练的方法之后,我们有一个很重要的点需要注意,就是如何制作自己的数据,在前面的例子中,我们主要集中于pytorch在算法上的使用,数据基本都是pytorch提供的,或者是用 data.ImageFolder直接生成的数据+标签(这个方法对于一般的图像问题很好用),但是当我们需要使用类似3D数据,不是图片数据进行训练时,如何制作自己的数据,就很关键了,下面
转载 2023-09-03 14:32:08
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一、简介PyTorch自带了许多常用的数据,包括:MNIST:手写数字图像数据,用于图像分类任务。CIFAR:包含10个类别、60000张32x32的彩色图像数据,用于图像分类任务。COCO:通用物体检测、分割、关键点检测数据,包含超过330k个图像和2.5M个目标实例的大规模数据。ImageNet:包含超过1400万张图像,用于图像分类和物体检测等任务。Penn-Fudan Datab
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