pytorch 显示加载的数据集图片

归遇卿

于 2020-09-24 17:07:03 发布

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分类专栏： python CNN 文章标签：深度学习 pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Xiao_Bai_Ke/article/details/108778509

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本文介绍如何在PyTorch中加载数据集，并展示其中的图像，这对于理解和验证数据预处理过程至关重要。通过使用matplotlib库，我们可以将数据集中的一部分图像可视化，帮助我们更好地理解模型正在训练的内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

transform=transforms.Compose(
    [
        #将图片的灰度范围从0-255转到0-1
        transforms.ToTensor(),
        #（0.5，0.5，0.5） 是 R G B 三个通道上的均值， 后面(0.5, 0.5, 0.5)是三个通道的标准差
        transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))
    ]
)

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10/CifarTrainData',train=True,download=True,transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=2,shuffle=True,num_workers=0)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10/CifarTestData',train=False,download=True,transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=2,shuffle=False,num_workers=0)

classes=('plane', 'car', 'bird'

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