请我喝杯咖啡☕
*我的帖子解释了 QMNIST。
QMNIST()可以使用QMNIST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。
- 第二个参数是什么(可选-默认:无-类型:str)。 *可以设置“train”(60,000张图像)、“test”(60,000张图像)、“test10k”(10,000张图像)、“test50k”(50,000张图像)或“nist”(402,953张图像)。
- 第三个参数是 compat(Optional-Default:True-Type:bool)。 *如果为 True,则返回每个图像的类号(为了与 MNIST 数据加载器兼容),如果为 False,则返回完整 qmnist 信息的一维张量。
- 第四个参数是训练参数(可选-默认:True-Type:bool):
*备注:
- 如果不是 None 则被忽略。
- 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(60,000 张图像)。
- 有转换参数(可选-默认:无-类型:可调用)。必须使用*transform=。
- 有 target_transform 参数(可选-默认:无-类型:可调用)。必须使用*target_transform=。
- 有下载参数(可选-默认:False-类型:bool):
*备注:
- download=必须使用。
- 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。
- 您可以从此处手动下载并提取数据集,例如数据/QMNIST/原始/。
以上是PyTorch 中的 QMNIST的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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