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gisleung/py_pytorch_learn

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006 dataset_transform.py 986 Bytes
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gisleung 提交于 2022-04-01 20:26 . 复习完毕
"""
使用torchvision提供的数据集
"""
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 构建一个Compose完成指定处理流程
dataset_transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor()
])
writer = SummaryWriter("logs/006")
# 下载数据集
# https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./visionData", train=True, transform=dataset_transform, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./visionData", train=False, transform=dataset_transform, download=True)
print(test_set[0]) # 打印第一个数据
print(test_set.classes) # 打印数据集的标签
for i in range(10):
# target表示该图像是标签集中的第几个类别
img, target = test_set[i]
print(f'第 {i} 个图像的类别是 {test_set.classes[target]}')
writer.add_image("逐个记录图像", img, i)
writer.close()
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