커피 한잔 사주세요😄
*내 게시물에서는 CIFAR-10에 대해 설명합니다.
CIFAR10()은 아래와 같이 CIFAR-10 데이터세트를 사용할 수 있습니다.
*메모:
- 첫 번째 인수는 루트(필수 유형:str 또는 pathlib.Path)입니다. *절대경로, 상대경로 모두 가능합니다.
- 두 번째 인수는 train(Optional-Default:True-Type:bool)입니다. *True일 경우 학습 데이터(50,000개)를 사용하고, False일 경우 테스트 데이터(10,000개)를 사용합니다.
- 세 번째 인수는 변환(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
- 네 번째 인수는 target_transform(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
- 다섯 번째 인수는 download(Optional-Default:False-Type:bool)입니다.
*메모:
- True인 경우 데이터 세트가 인터넷에서 다운로드되어 루트에 추출(압축 해제)됩니다.
- True이고 데이터세트가 이미 다운로드된 경우 추출됩니다.
- True이고 데이터 세트가 이미 다운로드되어 추출된 경우 아무 일도 일어나지 않습니다.
- 데이터 세트가 이미 다운로드되어 추출된 경우 더 빠르므로 False여야 합니다.
- 여기에서 데이터세트(cifar-10-python.tar.gz)를 수동으로 다운로드하여 data/cifar-10-batches-py/로 추출할 수 있습니다.
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") </pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image>
위 내용은 CIFARin PyTorch의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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