pytorch: 准备、训练和测试自己的图片数据
大部分的pytorch入门教程，都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试。如果我们是自己的图片数据，又该怎么做呢？ 一、我的数据 我在学习的时候，使用的是fashion-mnist。这个数据比较小，我的电脑没有GPU，还能吃得消。关于fashion-mnist数据，可以百度 ...
原文：pytorch学习：准备自己的图片数据
图片数据一般有两种情况： 所有图片放在一个文件夹内，另外有一个txt文件显示标签。 不同类别的图片放在不同的文件夹内，文件夹就是图片的类别。 针对这两种不同的情况，数据集的准备也不相同，第一种情况可以自定义一个Dataset，第二种情况直接调用torchvision.datasets.ImageFolder来处理。下面分别进行说明： 一 所有图片放在一个文件夹内 这里以mnist数据集的 个tes ...
2017-09-12 22:17 7 20107 推荐指数：
相关推荐
超简单！pytorch入门教程（四）：准备图片数据集
在训练神经网络之前，我们必须有数据，作为资深伸手党，必须知道以下几个数据提供源： 一、CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，一共有10种图片分类，均进行了 ...
[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 图片数据预处理方法
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/transforms/ 这篇主要分为几个部分介绍 transforms: 裁剪 旋转和翻转 图像变换 transforms ...
Spark机器学习2·准备数据(pyspark)
准备环境 anaconda ipython PYTHONPATH 运行环境 数据 1. 获取原始数据 1682 u'1|24|M|technician|85711' u'1|Toy Story (1995 ...
OpenMVS学习笔记（一）稠密重建之数据准备
稠密重建 代码整体框架： 输入：图像，位姿，稀疏点云 输出：depth，稠密点云 深度图计算（ComputeDepthMaps） 代码流程图： 数据准备： 图像映射 ...
机器学习：数据准备和特征工程
对于数据挖掘，数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限，而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精，这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造 1.’常见提取方式 文本数据的特征提取 词袋向量的方式：统计频率 ...
kaldi学习 - egs/yesno —— 数据准备（二）
参考文档：http://www.cnblogs.com/welen/p/7485151.html 写在前面，本文虽然对大多数脚本进行了解释，但只是初学者的理解，如果你认为读起来不知所 ...
pytorch初步学习（一）：数据读取
最近从tensorflow转向pytorch，感受到了动态调试的方便，也感受到了一些地方的不同。 所有实验都是基于uint16类型的单通道灰度图片。 一开始尝试用opencv中的cv.imread读取图片，发现会默认读8位数据。。。后来还是改用了skimage读取图片。一个小坑 ...