请我喝杯咖啡
*我的帖子解释了 cifar-10。
cifar10()可以使用cifar-10数据集，如下所示：
*备忘录：
- 第一个参数是 root（必需类型：str 或 pathlib.path）。 *绝对或相对路径都是可能的。
- 第二个参数是 trn(optional-default:true-type:bool)。 *如果为 true，则使用训练数据（50,000 张图像），如果为 false，则使用测试数据（10,000 张图像）。
- 第三个参数是transform(optional-default:none-type:callable)。
- 第四个参数是 target_transform(optional-default:none-type:callable)。
- 第五个参数是 download(optional-default:false-type:bool): *备注：
- 如果为 true，则从互联网下载数据集并解压（解压）到根目录。
- 如果为 true 并且数据集已下载，则将其提取。
- 如果为 true 并且数据集已下载并提取，则不会发生任何事情。
- 如果数据集已经下载并提取，则应该为 false，因为它速度更快。
- 您可以从这里手动下载并提取数据集（cifar-10-.tar.gz）到data/cifar-10-batches-py/。
from torchvision.datasets import CIFAR10 train_data = CIFAR10( root="data" ) train_data = CIFAR10( root="data", train=True, transform=None, target_transform=None, download=False ) test_data = CIFAR10( root="data", train=False ) len(train_data), len(test_data) # (50000, 10000) train_data # Dataset CIFAR10 # Number of datapoints: 50000 # 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 CIFAR10.download of Dataset CIFAR10 # Number of datapoints: 50000 # Root location: data # Split: Train> len(train_data.classes) # 10 train_data.classes # ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', # 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] train_data[0] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32>, 6) train_data[1] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32>, 9) train_data[2] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32>, 9) train_data[3] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32>, 4) train_data[4] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32>, 1) import matplotlib.pyplot as plt def show_images(data, main_title=None): plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14) for i, (im, lab) in enumerate(data, start=1): plt.subplot(2, 5, i) plt.title(label=lab) plt.imshow(X=im) if i == 10: break plt.tight_layout() plt.show() show_images(data=train_data, main_title="train_data") show_images(data=test_data, main_title="test_data")
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以上就是PyTorch 中的 CIFAR的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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