网站建设可行性分析表,图书馆建设网站,找人制作app软件多少钱,域名永久免费注册torchvision中的数据集使用 使用和下载CIFAR10数据集 输出测试集中的第一个元素#xff08;输出img信息和target#xff09; 查看分类classes
打断点–右键Debug–找到classes
代码
import torchvisiontrain_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./data…torchvision中的数据集使用 使用和下载CIFAR10数据集 输出测试集中的第一个元素输出img信息和target 查看分类classes
打断点–右键Debug–找到classes
代码
import torchvisiontrain_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset, trainTrue, downloadTrue)
test_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset, trainFalse, downloadTrue)print(test_set[0])
print(test_set.classes)img, target test_set[0]
print(img)
print(target)
print(test_set.classes[target]) # 输出target对应的classes
img.show() # 输出图片将图片转换成tensor数据类型
import torchvisiondataset_transform torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
])train_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset, trainTrue, transformdataset_transform, downloadTrue)
test_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset, trainFalse, transformdataset_transform, downloadTrue)print(test_set[0]) # 测试第一张图片创建日志文件
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset_transform torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
])train_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset, trainTrue, transformdataset_transform, downloadTrue)
test_set torchvision.datasets.CIFAR10(root./dataset, trainFalse, transformdataset_transform, downloadTrue)# print(test_set[0])writer SummaryWriter(p10)
for i in range(10):img, target test_set[i]writer.add_image(test_set, img, i)
writer.close()运行后在Terminal中输入先进入pytorch环境中
tensorboard --logdirlearn_pytorch/p10 # 注意路径的选择p10会报错
