PyTorch の QMNIST

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*私の投稿では QMNIST について説明しています。

QMNIST() は、以下に示すように QMNIST データセットを使用できます。

*メモ:

• 最初の引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 *絶対パスまたは相対パスが可能です。
• 2 番目の引数は what(Optional-Default:None-Type:str) です。 ※「train」(60,000枚)、「test」(60,000枚)、「test10k」(10,000枚)、「test50k」(50,000枚)、「nist」(402,953枚)が設定可能です。
• 3 番目の引数は compat(Optional-Default:True-Type:bool) です。 *True の場合、各イメージのクラス番号が返されます (MNIST データローダーとの互換性のため)。False の場合、完全な qmnist 情報の 1D テンソルが返されます。
• 4 番目の引数は train 引数(Optional-Default:True-Type:bool): *メモ:
  • None でない場合は無視されます。
  • Trueの場合はトレーニングデータ(60,000枚)が使用され、Falseの場合はテストデータ(60,000枚)が使用されます。
• 変換引数(Optional-Default:None-Type:callable)があります。 *transform= を使用する必要があります。
• target_transform引数(Optional-Default:None-Type:callable)があります。 *target_transform= を使用する必要があります。
• ダウンロード引数があります(Optional-Default:False-Type:bool): *メモ:
  • download= を使用する必要があります。
  • True の場合、データセットはインターネットからダウンロードされ、ルートに抽出 (解凍) されます。
  • これが True で、データセットが既にダウンロードされている場合、データセットは抽出されます。
  • これが True で、データセットがすでにダウンロードされ抽出されている場合は、何も起こりません。
  • データセットがすでにダウンロードされ抽出されている場合は、その方が高速であるため、False にする必要があります。
  • ここからデータセットを手動でダウンロードして抽出できます。データ/QMNIST/生/。

from torchvision.datasets import QMNIST

train_data = QMNIST(
    root="data"
)

train_data = QMNIST(
    root="data",
    what=None,
    compat=True,
    train=True,
    transform=None,
    target_transform=None,
    download=False
)

train_data = QMNIST(
    root="data",
    what="train",
    train=False
)

test_data1 = QMNIST(
    root="data",
    train=False
)

test_data1 = QMNIST(
    root="data",
    what="test",
    train=True
)

test_data2 = QMNIST(
    root="data",
    what="test10k"
)

test_data3 = QMNIST(
    root="data",
    what="test50k",
    compat=False
)

nist_data = QMNIST(
    root="data",
    what="nist"
)

l = len
l(train_data), l(test_data1), l(test_data2), l(test_data3), l(nist_data)
# (60000, 60000, 10000, 50000, 402953)

train_data
# Dataset QMNIST
#     Number of datapoints: 60000
#     Root location: data
#     Split: train

train_data.root
# 'data'

train_data.what
# 'train'

train_data.compat
# True

train_data.train
# True

print(train_data.transform)
# None

print(train_data.target_transform)
# None

train_data.download
# <bound method qmnist.download of dataset qmnist number datapoints: root location: data split: train>

train_data[0]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">, 5)

test_data3[0]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">,
#  tensor([3, 4, 2424, 51, 33, 261051, 0, 0]))

train_data[1]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">, 0)

test_data3[1]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">,
#  tensor([8, 1, 522, 60, 38, 55979, 0, 0]))

train_data[2]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">, 4)

test_data3[2]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">,
#  tensor([9, 4, 2496, 115, 39, 269531, 0, 0]))

train_data[3]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">, 1)

test_data3[3]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">,
#  tensor([5, 4, 2427, 77, 35, 261428, 0, 0]))

train_data[4]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">, 9)

test_data3[4]
# (<pil.image.image image mode="L" size="28x28">,
#  tensor([7, 4, 2524, 69, 37, 272828, 0, 0]))

train_data.classes
# ['0 - zero', '1 - one', '2 - two', '3 - three', '4 - four',
#  '5 - five', '6 - six', '7 - seven', '8 - eight', '9 - nine']
</pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></bound>

from torchvision.datasets import QMNIST

train_data = QMNIST(
    root="data",
    what="train"
)

test_data1 = QMNIST(
    root="data",
    what="test"
)

test_data2 = QMNIST(
    root="data",
    what="test10k"
)

test_data3 = QMNIST(
    root="data",
    what="test50k"
)

nist_data = QMNIST(
    root="data",
    what="nist"
)

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(data):
    plt.figure(figsize=(12, 2))
    col = 5
    for i, (image, label) in enumerate(data, 1):
        plt.subplot(1, col, i)
        plt.title(label)
        plt.imshow(image)
        if i == col:
            break
    plt.show()

show_images(data=train_data)
show_images(data=test_data1)
show_images(data=test_data2)
show_images(data=test_data3)
show_images(data=nist_data)

以上がPyTorch の QMNISTの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。