pytorch 读数据接口制作数据集 data.dataset

【pytorch 读数据接口制作数据集 data.dataset】的更多相关文章

pytorch 读数据接口制作数据集 data.dataset

[吐槽] 啊,代码,你这个大猪蹄子自己写了cifar10的数据接口,跟官方接口load的数据一样, 沾沾自喜,以为自己会写数据接口了几天之后,突然想,自己的代码为啥有点慢呢,这数据集不大啊用了官方接口,真快啊... 啊啊啊啊啊啊啊啊但这是好事,至少我明白了一点知识对吧 [lesson] 看了cifar10的接口,发现自己在数据集初始化的地方写的太少了,应该在初始化的时候就把所有数据读进来,这样的话在__getitem__的时候才能快. 人家的初始化: if self.train: sel…

pytorch人脸识别——自己制作数据集

这是一篇面向新手的博文:因为本人也是新手,记录一下自己在做这个项目遇到的大大小小的坑. 按照下面的例子写就好了 import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms as T from torch import nn from torch.autograd import Variable…

Pytorch数据集读入——Dataset类,实现数据集打乱Shuffle

在进行相关平台的练习过程中,由于要自己导入数据集,而导入方法在市面上五花八门,各种库都可以应用,在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset torchvision.datasets.ImageFolder 简单应用起来非常简单,用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入,在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集 class ImageFolder(root, transform=None, target_transfo…

使用tensorflow.data.Dataset构造batch数据集(具体用法在下一篇博客介绍)

import tensorflow as tf import numpy as np def _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_list def _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) softmax_data = tf.data.Dataset.range(1000) # 构造一个队列 softmax_data = sof…

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一：数据集与Dataset类

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

[PyTorch 学习笔记] 2.1 DataLoader 与 DataSet

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jeison-higuita-W19AQY42rUk-unsplash.jpg toc: true date: 2020/2/19 20:17:25 disqusId: zhangxian categories: PyTorch tags: AI Deep Learning 本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/…

基于pytorch实现Resnet对本地数据集的训练

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc…