PyTorch读取Cifar数据集并显示图片

最新推荐文章于 2025-06-27 23:12:10 发布
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#pytorch #CIFAR #matplotlib #numpy

首先了解一下需要的几个类所在的package

这里写图片描述

from torchvision import transforms, datasets as ds
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#transform = transforms.Compose是把一系列图片操作组合起来，比如减去像素均值等。
#DataLoader读入的数据类型是PIL.Image
#这里对图片不做任何处理，仅仅是把PIL.Imag
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torch显示保存拼接数据集图片
andyzou221312的博客
04-28 1395
先显示一个大的拼接的图片 再保存部分小图片 import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision import datasets import matplotlib
Python/Pytorch 显示图片
gailj
01-05 7391
python如何显示图片是一个谜题，今天就让我们来揭秘它！ 首先，python中一般采用plt.imshow()函数读取，今天我们主讲这个。 一、plt.imshow()函数参数： 通常直接采用 plt.imshow(img) 即可： img图像数据，支持的数组形状是： （M，N） ： 带有标量数据的图像。数据可视化使用色彩图。 （M，N，3） ：具有RGB值的图像（float或uint8）。 （M，N，4） ：具有RGBA值的图像（float或uint8），即包括透明度。 前两个维度（M，N）定义
PyTorch读取Cifar数据集并显示图片的实例讲解
09-20
今天小编就为大家分享一篇PyTorch读取Cifar数据集并显示图片的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
PyTorch入门（四）：torchvision数据集—CIFAR10—dateset&DataLoader
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torchvision数据集（dateset&DataLoader)的使用
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深度学习-使用PyTorch显示CIFAR10图像及RGB通道亮度图
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目标效果： 代码： import numpy as np import torch from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler import matplot...
pytorch读取数据集后显示图片+CIFAR100类别号对应的标签名称
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【代码】pytorch读取数据集后显示图片+CIFAR100类别号对应的标签名称。
(一) PyTorch实战CIFAR10数据_读取与展示
qq_52156377的博客
08-29 1842
PyTorch实战第一节，学会使用torchvision导入数据，并用transforms转化，再用DataLoader将其包装，学会如何从包装好的数据中拿出数据，最后用matplotlib将图像展示出来。
手把手教你CIFAR数据集可视化
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04-29 5605
CIFAR数据集介绍与获取 如同从小到的父母教我们识别每个物体是什么一样，除了看到的画面，父母会在旁边告诉看到的画面是什么，这种学习方式叫做监督学习（与此对应还有无监督学习）。计算机也一样。数据集通常应该至少包含两部分内容，一个是图像，一个是该图像对应的物体是什么。 CIFAR-10是一个流行的小级别（与其他数据集相比，例如ImageNet，无论物体个数、单张图像的尺寸以及图像的数量都相对较小...
笔记1：cifar10数据集获取及pytorch批量处理
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CIFAR-10是一个广泛使用的图像数据集，它由10个类别的共60000张32x32彩色图像组成，每个类别有6000张图像。以下为CIFAR-10数据集data_batch_*表示训练集数据，test_batch表示测试集数据。注：以上代码非原创，仅供个人记录学习笔记，若有侵权，请我联系删除。预处理结果（将CIFAR-10保存为图片格式）或是批量读取训练集和测试集数据。
Pytorch可视化(显示图片)及格式转换
pipixia的博客
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读取RGB文件： matplotlib import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 lena = mpimg.imread('lena.png') cv2 import cv2 # cv2.imread()接口读图像，读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~255，通道格式为(W,H,C) img_BGR = cv2.imread('D:/Desktop/lena.jpg') rgb = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_
pytorch载入和显示图片
qxqsunshine的博客
12-07 1008
代码实现如下： import numpy as np from torchvision import transforms import cv2 #transforms.ToTensor() transform1=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) #读入图像 img=cv2.imread('cat.jpg') img1=transform...
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02-25 5331
文章目录一，Pytorch1. 直接保存Tensor2.Tensor 转CV2 保存二、python1. opencv2.matplotlib:3. PIL 一，Pytorch 1. 直接保存Tensor #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import torch from torchvision import utils as vutils def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, f
Torch7平台上显示图片的几种方法
竭尽全力的专栏
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**Torch7平台上显示图片的几种方法**本文主要是个人总结的在Torch7平台上显示图片的几种方法, 欢迎补充!————————————————————————– 方法1： ————————————————————————– 直接在terminal终端输入display即可： 实例： $ display test.png 注：所显示的图像会用ImageMagick打开，左键单击图片，
pytorch显示图像
the_sore的博客
10-09 453
在将图像转换为 Tensor 之后，您可能需要根据您的特定应用调整 Tensor 的形状。例如，对于彩色图像，您可能需要将 Tensor 的形状从。
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cv.imshow() ：显示图像是 BGR 格式的 plt.imshow() ：图像显示是 RGB 格式的 Tensor ：存储的数据分布在 [0, 1] Numpy ：存储的数据分布在 [0, 255] CIFAR-10数据集 数据集为 BGR 格式的； 在使用 opencv 显示时需要先转换成 BGR 格式； 在使用 plt显示时 无需 转换格式； 示例： torchvision.utils.save_image() 最后再来看一下pytorch自带的函数是如何进行格式转换保存图片的......
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显示 torch.tensor图像卷积特征图1.定义特征显示函数2.定义一个卷积提取网络（博文里面使用的是keras,我这边改成了pytorch）3. 运行实例 参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/81255498/ 1.定义特征显示函数 def get_row_col(num_pic): squr = num_pic ** 0.5 row = round(squr) col = row + 1 if squr - row
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"这篇资源是关于使用PyTorch实现对CIFAR-10数据集进行分类的教程，其中涉及到微控制器编程中的读闪存程序存储器操作。TBLRD指令用于从程序存储器中读取数据到数据RAM，TBLPTR寄存器则指向存储器地址。该过程涉及对...
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