如何对MNIST数据集进行子集设置？
MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含了大量的手写数字图片和对应的标签。如果我们想对MNIST数据集进行子集设置，可以采取以下步骤：
- 数据集介绍：首先，我们可以简要介绍一下MNIST数据集。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，表示了0到9之间的手写数字。我们的目标是通过机器学习算法对这些图像进行分类。
- 子集设置方法：为了对MNIST数据集进行子集设置，我们可以采用以下两种常见的方法：
a. 随机采样：我们可以从MNIST数据集中随机选择一定数量的样本作为子集。这种方法简单快捷，适用于快速验证算法的性能。例如，我们可以从训练集中随机选择1000个样本作为子集。
b. 标签筛选：我们可以根据标签的特定条件筛选出符合要求的样本作为子集。例如，我们可以只选择MNIST数据集中标签为0和1的样本，从而创建一个只包含0和1的子集。
- 子集的优势：通过对MNIST数据集进行子集设置，我们可以获得以下优势：
a. 减少计算量：子集设置可以减少数据集的规模，从而降低了算法训练和测试的计算量，加快了模型的训练和推理速度。
b. 简化问题：子集设置可以将问题简化为更小规模的分类任务，有助于快速验证和调试算法的正确性和性能。
- 子集的应用场景：对MNIST数据集进行子集设置可以应用于以下场景：
a. 快速原型验证：当我们需要快速验证一个新的机器学习算法或模型时，可以使用子集设置来加速验证过程。
b. 资源受限环境：在资源受限的环境下，如嵌入式设备或移动应用程序中，使用子集可以减少计算和存储需求，提高算法的效率。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，其中包括了适用于机器学习和数据处理的产品。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
a. 云服务器（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
b. 云数据库MySQL版（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
c. 人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
d. 云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
e. 区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行。
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我看了几个教程来深入研究Keras，以便使用卷积神经网络进行深入学习。在本教程(以及Keras的官方文档中)中，MNIST数据集的加载方式如下：
from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
然而，没有解释为什么我们有两个元组的数据。我的问题是:什么是x_train 和 y_train ，以及它们与 x_test 和 y_test counterparts有什么不同？
浏览 0提问于2017-09-29得票数 13
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1回答
我想知道如何扩展mnist数据库以识别数字和仅有的几个字符，如A、B。我将本教程用于，如何在此数据库中添加字符A和B？谢谢!
浏览 1提问于2018-06-05得票数 1
2回答
如何对MNIST数据集使用k折叠交叉验证？我阅读了关于sci学习的文章文档，在那个例子中，他们使用整个虹膜数据集进行交叉验证。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)
scores
例如，在keras中导入mnist数据集时
from
浏览 0提问于2018-03-19得票数 2
因此，据我所知，交叉验证是用来确定最佳模型的。
我知道一旦我们确定了最好的模型，我们就会在整个数据集上对它进行训练。我应该使用交叉验证的多层感知器，可以分类MNIST数据集。我似乎不明白交叉验证如何适合训练模型。
假设我使用的是5倍交叉验证，这意味着我必须制作5种不同的模型，但是，如何进行这些单独模型的培训呢？特别是，我有以下问题：
这些个体模型的训练是否会像往常一样(反向传播)？
我要用什么来初始化每个模型？(随机权重？)
在完成交叉验证之后，我现在有了最好的模型(比如B)，在整个数据集上训练这个模型意味着什么？(这是否意味着，我与B一起初始化了在整个数据集上训练的新模型的权重)。
浏览 0提问于2018-09-29得票数 1
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我想在PyTorch和Torchvision中加载MNIST数据集，将其划分为列车、验证和测试部分。到目前为止，我已经：
def load_dataset():
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST(
'/data/', train=True, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvi
浏览 3提问于2020-09-27得票数 7
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创建虚拟MNIST数据集
、、、、
我想创建MNIST数据集的一个子集(虚拟)。我想用MNIST官方页面(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的FILE FORMATS FOR THE MNIST DATABASE部分)上提到的类似格式来创建它。我想为我的虚拟数据集添加幻数和其他维度 我不能理解如何从numpy数组或CSV (提取后的MNIST图像，我想从中提取子集)创建IDX二进制格式。
浏览 49提问于2019-09-10得票数 1
我目前正在使用Keras在MNIST数据集上训练一个前馈神经网络。我正在使用以下格式加载数据集
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = mnist.load_data()
但是我只想用数字0和4来训练我的模型，而不是全部。如何只选择2位数字？我是python的新手，知道如何过滤mnist数据集……
浏览 2提问于2018-07-06得票数 10
我正试图在tensorflow中自己的数据集上训练CNN模型。我使用下面的代码将我的数据转换为相同的MNIST格式。
现在我不知道如何用我自己的数据替换MNIST数据。有没有办法用我自己的数据替换mnist数据，或者在tensorflow中导入它们？
浏览 0提问于2017-07-22得票数 0
我在pytorch torchvision.datasets.MNIST工作 加载我使用的数据集： mnist_data = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])) 为了将数据拆分成我使用的训练数据集： mnist_data.train_
浏览 61提问于2021-06-20得票数 0
1回答
我在使用MNIST数据集绘制R中的图像50时遇到了问题。
library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
train_images <- mnist$train$x
train_labels <- mnist$train$y
test_images <- mnist$test$x
test_labels <- mnist$test$y
train_images <- array_reshape(train_images, c(60000, 28 * 28))
train_images &l
浏览 0提问于2019-03-09得票数 0
3回答
假设我正在从torchvision.datasets.MNIST加载MNIST，但我只想加载总共10000张图像，我该如何对数据进行切片以将其限制为一定数量的数据点？我知道DataLoader是一个生成器，可以产生指定批次大小的数据，但是如何对数据集进行切片呢？
tr = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transform)
te = datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transform)
train_lo
浏览 32提问于2017-07-01得票数 15
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我正在用mnist做数字识别模型。学习效果较好，模型准确率在98.6%左右。但是，当我测试其他图像(不是mnist图像)时，准确率非常低。
这是我处理图像的代码。我要使用的图像是IAM数据集。这里有一个链接。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from glob import glob
from skimage import color
from skimage import io
import matplotlib.cm as cm
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
假设X,Y = load_mnist()，其中X和Y是包含整个mnist的张量。现在我想要较小比例的数据，以使我的代码运行得更快，但我需要将所有10个类都保留在那里，并且以平衡的方式。有什么简单的方法可以做到这一点吗？
浏览 7提问于2019-04-30得票数 0
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3回答
这个tensorflow 中的代码使用代码的这一部分来计算验证的准确性，对吗？
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": eval_data},
y=eval_labels,
num_epochs=1,
shuffle=False)
eval_results = mnist_classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print(eval_results)
问题：--如果我必须计算训练集的准确性--即看
浏览 2提问于2018-06-12得票数 0
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我正在使用MNIST和Keras来学习CNN。我正在下载Keras API下的MNIST手写数字数据库，如下所示。数据集已经被分成60.000个图像用于训练，10.000个图像用于测试(参见Dataset - Keras Documentation)。 from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 我如何加入训练和测试集，然后将它们分成70%用于训练，30%用于测试？
浏览 64提问于2019-01-23得票数 6
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我正在学习如何在tensorflow 2.0和Udemy课程的Keras中从头开始创建MNIST模型。
因此，我获得了mnist数据集，如下所示
mnist_dataset, mnist_info = tfds.load(name = 'mnist', with_info=True, as_supervised=True)
mnist_train, mnist_test = mnist_dataset['train'], mnist_dataset['test']
一切都很好，即使我对我的模型进行了97%的测试，我也很高兴。
当我尝试做一些与课程
浏览 2提问于2019-11-04得票数 1
2回答
我正在使用一个基本的神经网络来训练和测试MNIST数据集的准确性。
系统: i5第8代GPU - Nvidia 1050Ti
下面是我的代码：
from __future__ import print_function,absolute_import,unicode_literals,division
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train,y_train) , (x_test,y_test) = mnist.load_data()
#x_train , y_train = x_train/255.0
浏览 93提问于2020-03-10得票数 0
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我正在使用Tensorflow的入门示例并将参数更新到我自己的数据中，但是由于我的模型很大(244 * 244功能)，所以我得到了OutOfMemory错误。
我正在Ubuntu14.04上使用4个CPU和16 on的RAM进行培训。有没有办法缩小我的数据，这样我就不会得到这个OOM错误？
我的代码如下所示：
# Create the Estimator
mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(
model_fn=cnn_model_fn, model_dir="path/to/model")
# Load the da
浏览 5提问于2018-01-12得票数 4
1回答
如何获得图像识别的概率
、、、、
我有个MNIST CNN从MNIST数据集中学习和训练网络，并为每个数字(0到9)提供10个概率的向量，总和为1(当然使用softmax )。我正在尝试改变一种方式，我将获得每个数字的10个概率，例如，选择的图像到b1的概率是0.23，所以它不是1的概率是0.67，(也是和1，但对于10位数字)。所以我需要的是10种不同的softmax激活，但我不知道怎么做。这是原始代码，它计算10个概率加起来为1，并最终计算出准确性。有没有一种方法可以更改代码，为每个数字提供10 softmax？
from __future__ import absolute_import
from __future__
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
我对ML很陌生，并且尝试下载MNIST数据。我使用的代码是：
from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
但是，它错误地说：
TimeoutError: [WinError 10060] A connection attempt failed because the connected party did not properly respond after a period of time, or established connection failed b
浏览 0提问于2018-11-01得票数 6
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我正在学习Tensorflow，并希望使用next_batch作为时尚-MNIST数据集。但我遇到了一个问题，因为Fashion-MNIST的数据集的格式与MNIST数据的格式不同。
对于常规的MNIST，我们可以使用以下代码导入数据：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as ip
mnist = ip.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
但是Tensorflow的教程(网址：)，像这样导入时尚
浏览 0提问于2019-03-04得票数 0
1回答
我已经为数字分类建立了自己的数据集，它与lisa实验室()开发的卷积网络模型一起工作得很好。我想要可视化权重，我想通过keras来实现。
Keras文档尝试加载mnist数据，如下所示：
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
但我希望加载我的酸洗数据集，而不是mnist默认数据。keras的mnist模块在哪里加载它的数据集？而且，我如何传递我自己的数据集而不是它来使用keras中的mnist模块？
提前谢谢。
浏览 2提问于2016-01-21得票数 1
1回答
时装-MNIST数据集自动返回用于培训的60,000张图像和用于评估的10,000张图像。我该如何改变这些数字？
这是我的源代码，相关部分是：
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
浏览 0提问于2019-04-28得票数 4
1回答
我对TensorFlow和Python非常陌生。我有一个数据集，与MNIST数据集(28 * 28图像)非常相似。我已经关注了很多关于如何使用tensorflow实现基本神经网络的在线教程，并发现大多数都只是使用：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)
有没有一种方法可以让我使用自己的类似MNIST的数据而不是从tensorflow导入它？此外，我还能对类似MNIST的数据
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
1回答
我正在创建一个机器学习模型来对数字图像进行分类。我使用Tensorflow和Keras使用内置的tf.keras.datasets.mnist数据集对模型进行了培训。该模型可以很好地处理来自mnist数据集本身的测试映像，但我想为它提供自己的映像。我提供给这个模型的图像是从Captcha中提取出来的，因此它们将遵循类似的模式。我已经在公共谷歌驱动器文件夹中提供了一些图片示例。当我输入这些图像时，我注意到模型不是很精确，我对原因有一些猜测。
图像的背景在图像中产生了太多的噪音。
数字没有居中。
该图像在MNIST训练集(黑色背景白色文本)的颜色格式中并不严格。
我想问的是，我
浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
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我不明白，=运算符在这种情况下是什么意思，谁能解释一下这是什么意思？
mnist_dataset = tfds.load("mnist")
mnist_train = mnist_dataset["train"]
example,= mnist_train.take(1)
浏览 4提问于2019-03-31得票数 0
2回答
我刚刚开始学习python和TensorFlow，并且正在试验各种神经网络和MNIST数据。我想做的一个实验是看看训练集的大小如何影响性能。目前，训练集中似乎有55000个输入/输出对。我希望有一些方法来限制培训只使用前1000左右，但不知道如何实现这一点。
我目前的培训职能如下：
def do_training():
print("Train entry")
for i in range(2000):
batch_of_training_inputs, batch_of_training_labels = mnist.train.next_b
浏览 1提问于2019-07-23得票数 1
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2回答
我想训练不同的机器学习算法(支持向量机，随机森林，CNN等)。对于相同的数据集(例如，MNIST)，然后比较它们的准确性。目标是从哪种训练数据大小中找出哪种方法比其他方法更好。为了做到这一点，我不断地减少原始训练数据集( 60000个样本)，并在这些减少的训练数据集上训练模型。
如果我使用原始的MNIST测试数据集(10000个样本)来确定精度，我当然会得到过度拟合，例如，当训练数据集为1000个样本时，我获得了95%的训练精度和75%的测试精度。
训练数据集越小，测试精度越低，训练精度基本相同。
减少测试数据集以恢复原来的1:6比例的测试集:培训集是否也有意义？就我个人而言，我认为这是没有道
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
4回答
我有一些手写体数字的10000个BMP图像。如果我想把数据提供给神经网络，我需要做什么？对于MNIST数据集，我只需编写
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
我在python中使用Keras库。如何创建这样的数据集？
浏览 4提问于2016-09-02得票数 24
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1回答
我玩了MNIST数据集，从中学到了很多东西，但我想扩展到使用我自己的训练数据，我正在使用theano和keras。然而，我在构思如何创建培训数据时遇到了非常困难的一段时间。
我查看了MNIST的结构，发现作为数据，它的第一部分是图像的分类，其余的是从0到100的单个像素亮度。
我的第一个想法是使用像或这样的平面图，但我不理解的是如何构造这些数据，以便让CNN阅读它。有什么想法或建议吗？
浏览 2提问于2016-06-21得票数 2
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1回答
基于三个条件，我希望赋值为1。如果我只使用一个&，则以下代码可以工作(因此，例如，省略2018)。
df[df$2017 == 1 &
df$2018 == 0 &
df$x == -1, ]$y <- 1
我相信ifelse语句就是我所需要的，但是我不知道如何在语句中为列y赋值1。
非常感谢您的帮助
浏览 19提问于2020-05-23得票数 1
回答已采纳
在我看过的所有tensorflow教程中，他们都使用了MNIST数据集，我已经理解了建模，但是如何将这个数据集加载到tensorflow中呢？
浏览 26提问于2017-12-17得票数 2
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# example of loading the mnist dataset
from keras.datasets.mnist import load_data
# load the images into memory
(trainX, trainy), (testX, testy) = load_data() 在上面的例子中，我该如何用我自己的图片替换load_data方法呢？ 我假设X数据是图像，Y数据是标签，尽管我不确定如何将其打包到我自己的数据库中。 它是一次以单个文件的形式出现，还是以巨大的图像网格形式出现？
浏览 46提问于2020-06-21得票数 0
在这里，我从keras加载MNIST数据集并打印出数据类型：
(train_images, _), (test_images, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
print(type(train_images))
print(type(test_images))
相反，我希望以一种方式加载自定义数据集，使其与我的其余代码兼容。我该怎么做呢？
浏览 5提问于2022-07-12得票数 1
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我是python和tensorflow的新手。我正在尝试使用在tensorflow中实现的卷积神经网络算法。需要做的是训练和测试我自己的数据集，而不是MNIST数据集。当前程序正在使用：
def main(unused_argv):
# Load training and eval data
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mni
浏览 0提问于2017-10-11得票数 0
2回答
我想测试一种新的协同过滤算法。一个典型的用例是根据类似于特定用户的用户偏好推荐电影。
研究人员经常使用哪些常用的基准数据集来测试他们的算法？我知道，在计算机视觉中，人们经常使用MNIST或CIFAR，但我还没有找到用于协作过滤的类似数据集。
浏览 0提问于2016-03-23得票数 10
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1回答
我正在尝试使用线性回归程序来预测使用mnist数据集的手写数字。每当我尝试运行它时，梯度下降函数总是需要一段时间才能工作，并且需要很长时间才能接近正确的权重。在八个小时内，它已经遍历了这个函数550次，仍然有很多错误。有没有人能告诉我是正常情况下需要这么长时间，还是我做错了什么。
import numpy as np
import pandas as pd
mnist = pd.read_csv('mnist_train.csv')[:4200]
x = np.array(mnist)[:4200,1:]
y = np.array(mnist)[:4200,0].reshap
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
我是从读一本书开始学习TensorFlow的，这本书是从对MNIST数字进行分类开始的。
MINIBATCH_SIZE = 50
STEPS = 5000
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(STEPS):
batch = mnist.train.next_batch(MINIBATCH_SIZE)
if i % 100 == 0:
train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dic
浏览 2提问于2018-04-15得票数 0
1回答
我是Pytorch的新手，在一些技术问题上遇到了麻烦。我已经使用以下命令下载了MNIST数据集：
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data',
train=True,
transform=transforms.ToTensor(),
download=True)
我现在需要在这个数据集上运行一些实验，但使用随机标签。我如何随机地对它们进行混洗/重新分配？
我正尝试手动操
浏览 23提问于2019-07-27得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个数据集，我已经创建了灰色图像，我想要使用的暹罗网络示例在caffe，其中的文档使用mnist数据集。我想用我自己的数据集替换mnist数据集。
我看到，为了做到这一点，我需要我的数据集符合暹罗网络所要求的格式。这可以使用'create_mnist_siamese.sh‘创建，后者以idx3-ubyte格式加载mnist数据集，并在lmdb数据库的每个位置创建包含两个图像和匹配/不匹配标签的dataset lmdb数据库。
所以我想我要使用'create_mnist_siamese.sh‘脚本，我的数据集也需要采用idx-ubyte格式。我尝试使用'mnisten
浏览 6提问于2017-01-27得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将LogisticRegression模型从sklearn应用到MNIST数据集，并且我已经将培训-测试数据分成了70-30个部分。
然而，当我简单地说model.fit(train_x, train_y)时，需要很长的时间。
我在启动逻辑回归时没有添加任何参数。
代码：
import seaborn as sns
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn.linear_model import Logistic
浏览 1提问于2019-04-26得票数 1
1回答
我有一些图像和它们各自的标签作为训练集。 我想将它用作TensorFlow中的数据集(就像我们如何使用mnist数据集，并可以使用mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)批量获取数据一样) 问题是，我如何创建自己的数据集，以便可以批量使用它？ 附加信息:训练集有4575张28 x 28 (缩放)的图像和分类标签。总共有62个班级。 ? 如果需要更多信息，请让我知道。
浏览 9提问于2019-10-11得票数 1
我使用的是自己的单词模型，而不是wekas StringToWordVector (结果是一个错误，但因为这只是一个学校项目，我想用我的方法完成它)，所以我不能使用它的CrossFoldEvaluation，因为我的BoW字典也会包含培训数据的单词。
for (int n = 0; n < folds; n++) {
List<String> allData = getAllReviews(); // 2000 reviews
List<String> trainingData = getTrainingReviews(n, folds); // ra
浏览 13提问于2018-01-02得票数 2
回答已采纳
我有一个mnist数据集，我想使用其中的10%作为验证集。我如何在Tensorflow中做到这一点？
浏览 0提问于2019-01-26得票数 0
1回答
我正在关注一个关于TensorFlow生成对抗网络的教程。本教程使用MNIST数据集来训练模型。我希望减小输入的大小，以便我的程序运行得更快，但是不知道如何获得我正在使用的MNIST数据集的子集。下面是我用来提取数据集的代码：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/")
浏览 10提问于2017-06-19得票数 0
2回答
我试图对MNIST数据集的子集进行二进制分类。目标是预测一个样本是6还是8。因此，我对每个样本有784个像素特征，在数据集中有8201个样本。我建立了一个由一个输入层，两个隐藏层和一个输出层组成的网络。我使用乙状结肠作为激活函数，输出层和隐藏层的关系。我不知道为什么我得到了0%的准确性在最后。
#import libraries
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection
浏览 1提问于2018-05-06得票数 1
回答已采纳
我正在尝试在时尚-MNIST上实现几个模型。我根据tf.keras教程导入了数据：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import sklearn
import numpy as np
f_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = f_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser&
浏览 0提问于2021-12-09得票数 2
我需要下载Mnist数据以便稍后使用。我该怎么做呢？我应该在我的设备上安装Python吗？我曾尝试使用这样的代码，但收到一个错误first error install.packages("tensorflow")
library(tensorflow)
#reticulate::install_miniconda()
install_tensorflow()
install.packages("keras")
library(keras)
install_keras()
mnist <- dataset_mnist()
X_train <
浏览 46提问于2021-11-14得票数 0
我正在尝试使用tfds.builder下载mnist数据集，由于我的任务需要，工作环境要求数据集版本为1.0.0，并且可以访问互联网。我试着用 builder = tfds.builder(name = 'mnist:1.0.0',data_dir='tensorflow_datasets2')
builder.download_and_prepare() 但它会返回： AssertionError: Failed to construct dataset mnist:1.0.0: Dataset mnist cannot be loaded at versi
浏览 113提问于2021-01-29得票数 0
我正在尝试在Pytorch中加载MNIST数据集，并使用内置的dataloader来迭代训练示例。然而，在迭代器上调用next()时，我得到了一个错误。我对CIFAR10没有这个问题。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
batch_s
浏览 47提问于2019-07-21得票数 1
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