Fashion MNIST数据集介绍 一、总结 一句话总结: 甲)、Fashion-MNIST和mnist数据集非常相似,都是60000训练10000测试,图片也都是28*28 乙)、不过mnist是手写数字0-9分类,Fashion MNIST是服装的分类(T恤、衣服、裤子、鞋子 ...
基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试。其中 MNIST, Cifar , cifar , Fashion MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集。为了方便,诸如 Keras MXNet Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST cifar 等。如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间 ...
2018-11-13 13:24 0 1719 推荐指数:
Fashion MNIST数据集介绍 一、总结 一句话总结: 甲)、Fashion-MNIST和mnist数据集非常相似,都是60000训练10000测试,图片也都是28*28 乙)、不过mnist是手写数字0-9分类,Fashion MNIST是服装的分类(T恤、衣服、裤子、鞋子 ...
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块: 对数据集的操作(读取数据集): 由于像素值为0到255的整数,所以刚好是uint8所能表示的范围,包括transforms.ToTensor()在内的一些关于图片的函数就默认输入的是uint8型,若不是 ...
任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率。(最终本文达到了\(99.36\%\)) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https ...
FashionMNIST数据集 Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集, 我们可以使用它来检验不同算法的表现, 这是MNIST数据集不能做到的(原因在这里,想了解的可以看看介绍)。 torchvision的结构 torchvision包包含了很多图像相关的数据集以及处理方法 ...
一、KNN算法的介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法之一,理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量;然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离,选择距离最小的K个样本作为近邻样本;最后根据K个近邻样本 ...
def preprocess(x,y) map() 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数 map( function,iterable) ...
load_data可以自动划分为训练集和测试集,不过验证集需要自己划分。 注意plt.subplot的用法 ...