什么是mnist
MNIST數(shù)據(jù)集是一個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)集,相當(dāng)于深度學(xué)習(xí)的hello world,用來(lái)檢驗(yàn)一個(gè)模型/庫(kù)/框架是否有效的一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。
MNIST數(shù)據(jù)集是由0?9手寫(xiě)數(shù)字圖片和數(shù)字標(biāo)簽所組成的,由60000個(gè)訓(xùn)練樣本和10000個(gè)測(cè)試樣本組成,每個(gè)樣本都是一張28 * 28像素的灰度手寫(xiě)數(shù)字圖片。MNIST 數(shù)據(jù)集來(lái)自美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所,整個(gè)訓(xùn)練集由250個(gè)不同人的手寫(xiě)數(shù)字組成,其中50%來(lái)自美國(guó)高中學(xué)生,50%來(lái)自人口普查的工作人員。
導(dǎo)入transforms方法
導(dǎo)入transforms方法,并將MNIST數(shù)據(jù)集中transform改為transforms.ToTensor():
執(zhí)行的部分結(jié)果:
將transforms組合:
執(zhí)行的部分結(jié)果:
結(jié)語(yǔ)
transfroms是一種常用的圖像轉(zhuǎn)換方法,他們可以通過(guò)Compose方法組合到一起,這樣可以實(shí)現(xiàn)許多個(gè)transfroms對(duì)圖像進(jìn)行處理。transfroms方法提供圖像的精細(xì)化處理,例如在分割任務(wù)的情況下 ,你必須建立一個(gè)更復(fù)雜的轉(zhuǎn)換管道,這時(shí)transfroms方法是很有用的。
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數(shù)據(jù)集
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深度學(xué)習(xí)
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MNIST
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TensorFlow邏輯回歸處理MNIST數(shù)據(jù)集
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圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的簡(jiǎn)要介紹
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如何在PyTorch上學(xué)習(xí)和創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)模型呢?
使用PyTorch提取CNNs圖像特征
Pytorch實(shí)現(xiàn)MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
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