「学习笔记」torchvision.datasets.MNIST 参数解读/中文使用手册

MNIST数据集加载指南
最新推荐文章于 2025-10-13 16:21:07 发布
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#python #机器学习 #pytorch

本文详细解析了PyTorch中MNIST数据集的加载方式，包括数据集路径设置、训练与测试模式切换、数据下载及transform应用等关键步骤，为深度学习模型训练提供数据准备指导。
最低0.47元/天 解锁文章
datasets.MNIST()函数解析
michaelchan1234的博客
04-19 1万+
datasets.MNIST( root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False, ) Docstring: MNIST <http://yann.lecun.com/exdb/mnist/>_ Dataset. Args: root (string): Root directory of d...
torchvision.datasets.MNIST 的数据结构
程序猿视角
05-23 1519
对于 MNIST 数据集中的每一个图像， torchvision.datasets.MNIST 返回一个由两个元素组成的元组。第一个元素是 PIL.Image.Image 对象类型的图像，表示该图像的像素矩阵。而第二个元素则是一个整数，表示该图像所代表的数字。MNIST 数据集包含了大量的手写数字图像，每个图像都是 28 x 28 像素大小的灰度图像。通过这些代码，我们可以看到 MNIST 数据集中的每个样本都是一个尺寸为(1, 28, 28)的张量，其中 1 表示普通的灰度图像。
用 PyTorch 从零实现 MNIST 手写数字识别：完整流程与代码解析
最新发布
shimeng121381027的博客
10-13 787
我们用 PyTorch 的nn.Module定义一个简单的三层全连接神经网络（输入层→隐藏层 1→隐藏层 2→输出层），并加入批归一化加速训练：​。训练过程是核心，我们需要遍历训练集多轮（num_epochs），每轮完成 "前向传播→计算损失→反向传播→更新参数"，并在测试集上评估性能：​。预期结果：训练损失会随着轮次增加逐渐下降，测试损失先下降后趋于稳定，最终测试准确率能达到 97% 以上（若优化超参数，可接近 99%）。训练完成后，我们绘制训练损失曲线，直观观察模型的收敛情况：​。
从零实现MNIST数据集中的识别手写数字
IN year
08-05 530
MNIST数据集是一个经典的手写数字数据集，广泛用于机器学习和图像识别任务的测试和训练。MNIST数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，表示一个手写数字（0到9）。
第P1周：Pytorch实现mnist手写数字识别
weixin_44878162的博客
12-12 1026
第P1周：Pytorch实现mnist手写数字识别。
torchvision中datasets.MNIST介绍
欢迎来到道的世界
12-04 2万+
import argparse import logging import time from attack_method import Attack_methods import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data
PyTorch 1.0 中文文档：torchvision.datasets
weixin_30336061的博客
03-07 330
译者：BXuan694 所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类， 即：它们实现了__getitem__和__len__方法。因此，它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader，进而通过torch.multiprocessing实现批数据的并行化加载。例如： imagenet_data = torchvision.datasets.Ima...
导入FashionMNIST数据集时报错module ‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIS’
01-07
torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/Fashion...
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST，Fashion-MNIST库下载速度太慢
MOZHOUH的博客
07-26 1768
学习李沐的动手学深度学习，导入Fashion-MNIST库的时候出现下载速度过慢的问题
torchvision.datasets.FashionMNIST报错[WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接
小刘的博客
01-14 1691
项目场景： 在李沐老师视频课Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集【动手学深度学习v2】中用到了FashionMNIST数据集。 问题描述： trans = transforms.ToTensor() #下载到上一级目录的data文件中，下载的是训练数据集，类型时tensor，从网上下载 mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root="../data", train=True, transform=trans, down
Python torchvision.datasets 下常用数据集配置和使用方法
basketball616的博客
04-24 1010
提供了许多常用的数据集类，以下是一些常用方法（
Mnist Datasets.rar
07-26
包含pytorch使用的mnist数据集以及mnist原始数据集。用来实验
PyTorch 笔记（20）— torchvision 的 datasets、transforms 数据预览和加载、模型搭建（torch.nn.Conv2d/MaxPool2d/Dropout）
wohu1104的专栏
08-07 1万+
计算机视觉是深度学习中最重要的一类应用，为了方便研究者使用，PyTorch 团队专门开发了一个视觉工具包torchvision，这个包独立于 PyTorch，需通过 pip instal torchvision 安装。 torchvision 主要包含三部分： models：提供深度学习中各种经典网络的网络结构以及预训练好的模型，包括 AlexNet 、VGG 系列、ResNet 系列、Inception 系列等； datasets： 提供常用的数据集加载，设计上都是继承 torch.utils.data
Pytorch：torchvision.datasets
weixin_40522801的博客
05-07 1655
中文文档：https://ptorch.com/docs/8/torch-torchvision torchvision包括了目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具，是PyTorch中专门用来处理图像的库。这个包中有四个大类： torchvision.datasets torchvision.models torchvision.transforms torchvision.u...
Torchvision中datasets.MNIST设计方法分析
码农1479的博客
03-27 4254
本文分析了torchvision中MNIST数据集的设计思路，学习如何设计自己的数据集模块。
Pytorch——torchvision.datasets
talkAC的博客
12-10 3259
torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库，这个包中有四个大类。 torchvision.datasets torchvision.models torchvision.transforms torchvision.utils torchvision.datasets 是用来进行数据加载的，PyTorch团队在这个包中提前处理好了很多很多图片数据集。 MNIST COCO（用于图像标注和目标检测）(Captioning and Detection) LSUN Classif
PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)
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MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行...
torchvision学习之torchvision.datasets
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
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torchvision包 包含了目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具 torchvision.datasets torchvision.datasets中包含了以下数据集 MNIST COCO（用于图像标注和目标检测）(Captioning and Detection) LSUN Classification ImageFolder Imagenet-12 CIFAR10 and CIFAR100 STL10 Datasets拥有以下API: __getitem____le..
torchvision.datasets.ImageFolder()使用详解
09-18
`torchvision.datasets.ImageFolder()`是PyTorch提供的一个非常方便的数据集类，用于处理图像数据，特别是那些按照文件夹结构组织的分类数据集，例如常见的ImageNet。它假设数据集根目录下有两类文件夹：一类包含训练图像（通常是类别的名称），另一类包含对应的标签索引文件。 使用`ImageFolder()`的步骤通常包括： 1. **初始化**：你需要提供数据集的路径作为参数，如`ImageFolder(root='path/to/dataset')`。 2. **加载数据**：创建`ImageFolder`实例后，你可以通过`data_loader = torch.utils.data.DataLoader(ImageFolder(root), batch_size=64, shuffle=True)`创建一个数据加载器(DataLoader)，它会自动读取图片并将其转换成Tensor。 3. **遍历数据**：数据加载器会返回批次(batch)的样本，每个批次包含图片张数（batch_size）大小的一组样本，每张图片都附带相应的标签。 例如，你可以像这样查看和操作数据： ```python dataset = ImageFolder('my_dataset') for images, labels in dataset: # images 是一个包含batch_size张图片的张量 # labels 是一个包含对应图片标签的整数列表 ```
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