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*我的帖子解释了 fashion-mnist。
fashionmnist() 可以使用 fashion-mnist 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 train(optional-default:true-type:bool)。 *如果为 true，则使用训练数据（60,000 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。您可以手动下载并提取数据集（t10k-images-idx3-ubyte.gz、t10k-labels-idx1-ubyte.gz、train-images-idx3-ubyte.gz 和 train-labels-idx1-ubyte.gz）。 gz) 从这里到 data/fashionmnist/raw/。
from torchvision.datasets import FashionMNISTtrain_data = FashionMNIST( root="data")train_data = FashionMNIST( root="data", train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)test_data = FashionMNIST( root="data", train=False)len(train_data), len(test_data)# (60000, 10000)train_data# Dataset FashionMNIST# Number of datapoints: 60000# Root location: data# Split: Traintrain_data.root# 'data'train_data.train# Trueprint(train_data.transform)# Noneprint(train_data.target_transform)# Nonetrain_data.download# len(train_data.classes)# 10train_data.classes# ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',# 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']train_data[0]# (, 9)train_data[1]# (, 0)train_data[2]# (, 0)train_data[3]# (, 3)train_data[4]# (, 0)import matplotlib.pyplot as pltdef show_images(data, main_title=None): plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14) for i, (image, label) in enumerate(data, 1): plt.subplot(2, 5, i) plt.tight_layout() plt.title(label) plt.imshow(image) if i == 10: break plt.show()show_images(data=train_data, main_title="train_data")show_images(data=test_data, main_title="test_data")
以上就是PyTorch 中的 FashionMNIST的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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