深度学习-如何下载以及导入Datasets数据集

最新推荐文章于 2025-05-05 13:46:29 发布

仙女也秃头

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/z_mawkish/article/details/105154887

本文介绍了如何下载和导入深度学习中常用的Datasets数据集。提供了在线和离线两种下载方式，强调了离线下载时的注意事项，特别是指出了在设置本地路径时，需要确保路径末尾添加斜杠以避免运行时错误。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.在线下载

可以使用以下代码在线下载Datasets数据集

mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST',train=True,download=True,transform=transforms.ToTensor())
mnist_test=torchvision

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【深度学习下载大型数据集】快速下载谷歌云盘数据集

aqwca的博客

01-02

2544

跑深度学习的时候,一些数据集比较大,比如60多个G,而且只是训练集.然后这些数据是由某些实验室组采集的,并不像一些大公司搞的,一般都直接方法一些网盘中.如果是谷歌网盘,本身通过代理也不麻烦,但是发现即使通过代理,下载的速度也非常慢,如果频繁下载还会被限制.这里给一个方法,通过租赁廉价服务器下载谷歌云盘的数据集,然后自己再通过公网下载.速度要快一些.我通过IDM下载谷歌云盘上的大型数据集时速度低的时候可能才五六百KB,使用这种方法20多G的数据40s左右下载到服务器上。

国内外深度学习开放数据集下载集合(值得收藏，不断更新)

最新发布

wenruo03的博客

05-05

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【代码】使用datasets库自定义数据集超详细讲解。

深度学习数据集下载

博客

10-21

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链接：https://pan.baidu.com/s/1vQcmQts1jIi5_oA6O411aA&shfl=sharepset 提取码：5si6

pytorch深度学习——dataset(附数据集下载)

m0_75262940的博客

03-23

2230

我们创建一个新文件，起名为demo1.pyimport os我们通过查看文档可知，所有的数据集都应该继承Dataset类，并且子类都必须重写__getitem__方法，该方法的主要作用是获取每一个数据以及其label，也可以选择性重写__len__方法，获取数据集的大小。所以我们定义一个类MyData#构造方法，将文件夹名称以及子文件夹传入#获取数据集中第idx个数据以及其label，我们可以通过索引获取数据对象#获取数据集的长度。

深度学习初学者，如何下载常用公开数据集并使用呢？

EP的别三日

11-13

1万+

深度学习初学者，如何下载常用公开数据集并使用呢？1.前言2.官方文档怎样看3.动手写代码4.如何可视化 1.前言刚开始进行深度学习的时候，难免要用到一些公开数据集，现在闲来无事，记录一下如何快速下载一些经典数据集。通过官方文档学习，是一些大牛们挂在嘴边经常推荐的方法，那么我们本篇博客就从官方文档开始学习。因为我是做CV方向的，所以用TorchVision这个库举例。来自官网：This library is part of the [PyTorch](http://pytorch.org/) projec

机器学习/深度学习--手写数字识别(MNIST数据集)

m0_49499340的博客

03-07

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机器学习、深度学习、MNIST

mnist数据集下载--代码导入你下载的文件夹即可

10-14

这个数据集由Yann LeCun等人在1998年创建，是计算机视觉领域的一个基准测试，特别适合于初学者学习深度学习和神经网络。 **数据集组成** MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28...

基于cifar10数据集深度学习板块VGG模型运用

02-20

### 基于CIFAR-10数据集深度学习板块VGG模型运用 #### 数据导入与预处理本项目采用的是CIFAR-10数据集，该数据集包含60,000张32x32的彩色图片，分成10个不同的类别，每个类别各6,000张图片。数据集被明确划分为50...

d4rl-pybullet:使用PyBullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集

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使用Pybullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集。这项工作旨在通过开源项目符号模拟器为数据驱动的深度强化学习提供数据集，从而鼓励更多的人加入该社区。该存储库建立在。但是，当前，如果不检查MuJoCo...

深度学习-数据集下载网址

Silentli20的博客

07-30

599

超神经 https://hyper.ai/

深度学习常用数据集.rar

08-20

深度学习常用数据集，含手写体识别用的MNIST数据集；CNN用CIFAR-10;Word2Vec用的text8（二进制版）；人脸识别用的orl数据集

深度学习训练数据集.zip

12-05

深度照片，主要是水质轨迹等；适合图像分类、目标检测等。

深度学习之下载数据集（6）

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深度学习之常用数据集下载

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在复现他人代码的过程中，有时需要下载数据集，才可跑通模型，但部分数据集在网上难以收集或是通过翻墙的手段才可获取。于是，在此总结了一些数据集的收集。

深度学习常见数据集下载百度网盘链接（MNIST、Mini ImageNet、CelebA、CIFAR、Market-1501、omniglot）

m0_37929824的博客

03-11

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我是个无情的数据集搬运工，欢迎收藏。 MNIST 链接：https://pan.baidu.com/s/1Ng5DSIUDQnRhgnqRLUI4_g 提取码：1rqz Mini ImageNet 链接：https://pan.baidu.com/s/1k7ZYWCpJOj0E6VDGlDbK7g 提取码：vbgq CelebA 链接：https://pan.baidu.com/s/1emRQqn...

深度学习的数据集下载地址合集

网易搬砖头

03-06

1201

数据集的文件结构如下所示，包含两个不同的文件夹：Original 和 Ground Truth，分别对应图像和息肉的标注。Kvasir-SEG是一个针对结肠息肉像素级分割的内窥镜数据集，举办过MediaEval 2020的比赛。中科大csl500数据集（已经转化为mat文件） 数据集使用的是：中国科学技术大学提供的500-CSL（500类中文手语单词数据集）http://home.ustc.edu.cn/~pjh/openresources/cslr-dataset-2015/index.html；

机器学习，深度学习数据集汇总（附下载地址）

木子偉

03-29

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机器学习，深度学习数据集汇总!

深度学习常用数据集下载链接

weixin_42535423的博客

11-07

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链接https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/8016405.html#21 含有以下数据集 一、Cifar数据集二、Mnist数据集三、ImageNet数据集四、牛津花卉数据集 五、COCO数据集六、PASCAL VOC 七、OPEN Image 八、Youtube-8M 九、Iris鸢尾花数据集 十、Adult数据集十一、Wine 十二、Car Evaluation 十三、著名的UCI 十四、音乐相关数据集 十五、其它图像相关数据集 十六、人造数据集 十七、人脸数据

pytorch离线导入mnist数据集

10-16

PyTorch 中可以使用 `torchvision` 库来离线导入 MNIST 数据集。MNIST 是一个手写数字识别的经典数据集，它包含了训练集和测试集，每张图片都是 28x28 灰度图像，标签为0到9的数字。以下是导入 MNIST 数据集的基本步骤： 1. 首先，确保已经安装了 PyTorch 和 torchvision 库，如果没有，可以通过 pip 安装： ```bash pip install torch torchvision ``` 2. 导入所需的库： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms ``` 3. 设置数据加载器的选项，包括图像大小、是否归一化等，并指定数据集下载的位置（如果不存在的话）： ```python transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转换成 PyTorch tensor transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 归一化，平均值和标准差通常设为 0.5 和 0.5 ]) # 如果是本地加载，设置成False train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` 这里 `root='./data'` 表示数据将存储在当前目录下的 'data' 文件夹下。 4. 加载数据： ```python train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True) # 创建训练数据加载器 test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False) # 创建测试数据加载器 ``` 现在你有了训练集和测试集的数据加载器，可以直接用于模型训练和评估。