qq_40170007的博客

使用pytorch对图像处理时，需要将自己的图像数据转化为pytorch框架可以理解的DataSet,此时即需要创建自己的数据集，下面总结如何创建自定义的数据集 一、将图像整理为txt文件，txt文件每行的内容包括：图像的路径 和 图像分类标签 本例中图像是按照分类存放到其对应的子文件夹中的 import os save_path = './data/txt' #保存的路径 dir_path = './data/piture/'#存放数据集的位置 #训练集和测试集的比例9：1 def generat

1、当经过网络模型后，输出的output tensor为[1,16]时，将其展平为一维numpy()向量，然后按照降序排列 output = model.forward(img) #img为Variable类型 print(output.shape) #tensor[1,16] #将其展平为一维向量，然后排序 output = output.data.cpu().numpy().flatten() print(output.shape)#（16，） output = output.argsort() #