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*我的貼文解釋了 CIFAR-10。
CIFAR10()可以使用CIFAR-10資料集,如下所示:
*備忘錄:
- 第一個參數是 root(必要類型:str 或 pathlib.Path)。 *絕對或相對路徑都是可能的。
- 第二個參數是 train(Optional-Default:True-Type:bool)。 *如果為 True,則使用訓練資料(50,000 張圖像),如果為 False,則使用測試資料(10,000 張圖像)。
- 第三個參數是transform(Optional-Default:None-Type:callable)。
- 第四個參數是 target_transform(Optional-Default:None-Type:callable)。
- 第五個參數是 download(可選-預設:False-類型:bool):
*備註:
- 如果為 True,則從網路下載資料集並解壓縮(解壓縮)到根目錄。
- 如果為 True 並且資料集已下載,則將其提取。
- 如果為 True 並且資料集已下載並提取,則不會發生任何事情。
- 如果資料集已經下載並提取,則應該為 False,因為它速度更快。
- 您可以從這裡手動下載並提取資料集(cifar-10-python.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") </pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image>
以上是PyTorch 中的 CIFAR的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Inpython,YouAppendElementStoAlistusingTheAppend()方法。 1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()orextend()或= formultiplelements:my_list.extend.extend(emote_list)ormy_list = [4,5,6] .3)useInsert()forspefificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

調試shebang問題的方法包括:1.檢查shebang行確保是腳本首行且無前置空格;2.驗證解釋器路徑是否正確;3.直接調用解釋器運行腳本以隔離shebang問題;4.使用strace或truss跟踪系統調用;5.檢查環境變量對shebang的影響。

pythonlistscanbemanipulationusseveralmethodstoremovelements:1)theremove()MethodRemovestHefirStocCurrenceOfAstePecificiedValue.2)thepop()thepop()methodRemovesandReturnturnturnturnsanaNelementAgivenIndex.3)

pythristssupportnumeroferations:1)addingElementSwithAppend(),Extend(),andInsert()。 2)emovingItemSusingRemove(),pop(),andclear(),and clear()。 3)訪問andModifyingandmodifyingwithIndexingandSlicing.4)

使用NumPy創建多維數組可以通過以下步驟實現:1)使用numpy.array()函數創建數組,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建2D數組;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函數創建特定值填充的數組;3)理解數組的shape和size屬性,確保子數組長度一致,避免錯誤;4)使用np.reshape()函數改變數組形狀;5)注意內存使用,確保代碼清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增強可讀性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)較小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

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