torchvision.datasets.CIFAR10()和torch.utils.data.DataLoader详细介绍

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#python #深度学习 

import torchvision  

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root = data_path,
                                        train = True,
                                        download = True,
                                        transform=transform)
'''                                        
root : cifar-
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Pytorch深度学习------torchvision中dataset数据集的使用（CIFAR10）
LGL
07-25 2051
torchvision是pytorch的一个图形库，用来处理图像，主要用来构建计算机视觉模型。从下面的官网截图可以看到torchvision有很多模块，下面以dataset模块进行举例。torchvision中datasets包：用来进行数据加载，主要有以下几个模块CelebACIFARCityscapesCOCOCaptionsDetectionEMNISTFakeDataFlickrHMDB51ImageNetKMNISTLSUN。
Pytorch学习笔记:torchvision.datasets..CIFAR10()
m0_61384227的博客
11-18 667
是PyTorch中用于加载CIFAR-10数据集的函数，该数据集包含60000张32x32的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000张图像。其中50000张图像用于训练，10000张图像用于测试。
torchvision.datasets.CIFAR10的使用
Gao_suo的博客
10-04 2324
import torchvision import ssl from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context #取消全局证书验证 dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torc.
PyTorch入门学习（五）：torchvision中dataset的使用（以CIFAR10和MNIST为例）
qq_46179411的博客
10-24 670
是PyTorch中的一个模块，提供了多种流行的数据集，方便用户加载和处理数据。本文将以CIFAR10和MNIST数据集为例，演示如何使用。是一个包含10个类别的图像分类数据集，每个类别包含6000张32x32像素的彩色图像。在深度学习项目中，数据集的准备和处理是一项繁重的工作。
Pytorch学习：常见数据集torchvision.datasets—CIFAR10、Fashion-MNIST和ImageNet，以及数据集的使用DataLoader
qq_38473254的博客
08-24 2617
训练批次包含随机顺序的剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类的图像多于来自另一个类的图像。该数据集涵盖1000个对象类，包含1，281，167张训练图像，50，000张验证图像和100，000张测试图像。Fashion-MNIST 是Zalando文章图像的数据集-由60，000个示例的训练集和10，000个示例的测试集组成。CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32 x32彩色图像组成，每个类别6000张图像。模块中提供了许多内置的数据集，以及用于构建自己的数据集的实用程序类。
Torchvision中的数据集使用（CIFAR-10）
LqHz_的博客
06-30 788
) #Totensor（）转换掌握了torchvision中CIFAR-10的数据集使用，再次熟悉了ToTensor（）转换。
torchvision.datasets.CIFAR10模块使用讲解
热门推荐
weixin_44901043的博客
04-17 2万+
__all__ = ('LSUN', 'LSUNClass', 'ImageFolder', 'DatasetFolder', 'FakeData', 'CocoCaptions', 'CocoDetection', 'CIFAR10', 'CIFAR100', 'EMNIST', 'FashionMNIST', 'QMNIST', 'MNIST', 'KMNIST', 'STL10', 'SVHN', 'PhotoTo
Python torchvision.datasets 下常用数据集配置和使用方法
basketball616的博客
04-24 1004
提供了许多常用的数据集类，以下是一些常用方法（
【Pytorch学习】-- torchvision.datasets&DataLoader使用
Dylan's Blog
01-28 872
Pytorch学习
torchvision.datasets.ImageFolder前的数据整理及使用方法
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
07-20 3912
通常在一个完整的神经网络训练流程中，我们常常需要构建Dataset和Dataloader用于后续模型训练时的数据读取，一般我们自己定义一个Dataset类，重写__geiitem__和__len__函数来构建Dataset。然而对于简单图像分类任务而言，无需自己定义Dataset类，调用torchvision.datasets.ImageFolder函数即可构建自己的Dataset，非常方便。...
CIFAR-10 dataset
11-10
CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集，官网链接为：The CIFAR-10 dataset
cifar10数据集
11-20
cifar10数据集，详情可查看https://blog.csdn.net/u014281392/article/details/74881967
[ 数据集 ] CIFAR-10 数据集介绍
A_John 的博客
03-19 1万+
[ 数据集 ] CIFAR-10数据集介绍 Size: 32×32 RGB图像 Num: 训练集 50000 和 测试集 10000，一共60000张图片 Classes: plane（飞机）， car（汽车），bird（鸟），cat（猫），deer（鹿），dog（狗），frog（蛙类），horse（马），ship（船），truck（卡车） 以及数据集的介绍与图片的读取操作。...
pytorch中的datasets.CIFAR-10
weixin_42416967的博客
04-26 1394
pytorch中，给出了很多的数据集接口，可以直接在ide进行下载使用，也可以不用其download参数下载，自己下载好放在指定文件夹位置，开始时我将data_path设置为索引到cifar-10-batches-py(下载好后的cifar-10数据集文件名)，结果报错，说解析不到数据集，在网上找了下发现在datasets.CIFAR-10源码里有这么一句， base_folder =...
Torchvision.dataset CIFAR等数据集使用
qq_54206667的博客
07-23 737
我们通过输出测试集的第一个内容，得到一个样本包含的内容：（图像，标签） 数据集内容赋值 然后一次性地将这两个元素分别赋值给和变量。 Dataset 与Transforms 合理合并使用 使用Tensorboard 检视数据集图像创建一个SummaryWriter对象，用于写入TensorBoard日志。"p10"是日志文件的保存路径 add_image定义： 目录设置 目录的设置 有特定的含义和用途： 表示当前目录： 在这个上下文中，它指的是你运行Pyt
torchvision.datasets加载CIFAR10
weixin_43935740的博客
12-22 2953
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=False, transform=transform_train) 之前都是看这么写，然后发现怎么都不对，一直报错 ‘Dataset metadata file not found or corrupted.You can use download=True to download it’ 后来看了一下源码 def _check_inte
torchvision-cifar10数据集显示
Growth Diary
06-15 2164
# Pytorch 0.4.0 cifar10数据集显示 # @Time :2018/6/15 # @Author :LiuYinxing import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch as t import matplotlib.pyplot as plt import n...
torchvision.datasets.CIFAR10()直接从网上加载数据过慢问题处理
weixin_52121548的博客
10-07 1722
torchvision.datasets.CIFAR10()直接从网上加载数据过慢处理 问题：在我利用CIFAR数据集进行学习时突然遇到，数据加载长时间没反应的问题 解决步骤： 1.直接从官网下载对应数据集，最好利用迅雷或者IDM下载，本人用IDM。 官网下载地址 2.在项目下面直接新建一个文件夹，用于存放数据，并注意命名一定要与代码中的文件名相同，文件位置也要与代码中的相对位置相对应。 新建一个文件夹 文件名称设置 新建文件夹名称和位置与此对应，此处为相对位置 3.将下载的数据集压缩包，
pyTorch: torchvision.datasets加载CIFAR10报错
RaySunWHUT
12-12 1万+
Question: \quad torchvision.datasets.CIFAR10下载失败，程序断如下， trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) t...
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10这个代码什么意思
最新发布
07-06
`torchvision.datasets.CIFAR10` 是 PyTorch 中的一个预定义数据集类，用于加载和处理 CIFAR-10 数据集。CIFAR-10 是一个广泛使用的图像分类数据集，包含 60,000 张大小为 32x32 的彩色图像，分为 10 个类别（例如飞机、汽车、鸟类等），其中 50,000 张用于训练，10,000 张用于测试[^2]。 ### 功能说明 该函数提供了一系列参数，允许用户自定义如何加载和处理数据： - `root`：指定数据集存储的根目录路径。 - `train`：布尔值，若为 `True`，则加载训练集；否则加载测试集。 - `transform`：可选的函数或变换操作，用于对图像进行预处理（如归一化、裁剪等）。 - `target_transform`：可选的函数或变换操作，用于对标签进行处理。 - `download`：布尔值，若为 `True`，则从互联网下载数据集并将其放在 `root` 目录下；如果数据集已经存在，则不会重复下载。在某些环境中，由于网络限制可能需要将此参数设置为 `False` [^3]。 ### 使用方法 为了使用 `torchvision.datasets.CIFAR10`，通常需要结合 `torch.utils.data.DataLoader` 来构建数据加载器。以下是一个完整的代码示例： ```python import torchvision import torch from torchvision import transforms # 定义图像预处理操作 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将图像转换为张量 transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 归一化 ]) # 加载训练集和测试集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=False, transform=transform) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=False, transform=transform) # 创建 DataLoader 以支持批量加载和多线程处理 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) ``` 上述代码首先定义了图像的预处理流程，然后分别加载了训练集和测试集，并通过 `DataLoader` 配置了批量大小、是否打乱数据以及使用的工作进程数。这样可以提高数据加载的效率，特别是在大规模训练任务中[^1]。 ### 总结 `torchvision.datasets.CIFAR10` 提供了一个便捷的方式来访问 CIFAR-10 数据集，同时与 `DataLoader` 结合使用，可以实现高效的数据迭代和预处理，从而为深度学习模型的训练提供良好的基础支持[^1][^2]。
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