我有一个数据集，其中包含图像作为输入，标签/目标也作为图像。------image_xx.png> ---TEST/> ------label_xx.png 我目前已经尝试使用torchvisions数据集中的"ImageFolder“来加载图像，如下所示： TRAIN_PAT
浏览 18提问于2021-05-06得票数 1
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我有一个带有软标签的图像数据集(也就是说，这些图像不属于一个类，而是有一个概率分布，表示该图像属于一个类的概率为66%，而属于另一个类的概率为33% )。我很难弄清楚如何设置我的PyTorch代码，使它能够由模型表示并正确输出。概率保存在csv文件中。我看过PyTorch文档和其他提到交叉熵损失函数的资源，但是我仍然不清楚如何成功地导入数据并使用软标签。
浏览 0提问于2021-10-11得票数 1
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我想在pytorch中使用自动编码器进行一些图像重建，但是，我没有找到一种方法来使用图像作为输入图像的标签。(标签图像与原始图像不同) 我已经尝试了图像文件夹方法，但我认为这是用于分类，我目前无法提出一个解决方案。我是否应该为此创建自定义数据集... 提前感谢！
浏览 34提问于2019-04-28得票数 1
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我是深度学习和Pytorch的新手。我有6000张图片的数据集，其中所有四个类别都在一个文件夹中。我使用以下代码片段来上传我的数据。
我在ImageFolder上读到，图像应该根据类标签</
浏览 0提问于2021-05-26得票数 1
我有大约200,000张高分辨率图像，每次加载如此高质量的图像都很耗时。预加载所有图像可能会占用太多内存。将每个图像保存为.npz文件格式并加载.npz而不是.jpg如何？它会提高速度吗？
浏览 0提问于2017-12-05得票数 6
我想用PyTorch训练一个卷积神经网络(CNN)来预测与输入图像相关的频谱数据。我不是为每个图像(狗、猫、汽车、飞机等)分配一个标签，而是为每个图像分配一个标签矩阵(每个频率一个标签)。在PyTorch中，如何将数据矩阵作为标签分配给数据集中的每个输入图像？我一直在尝试使用ImageFolder来做到这一点。谢谢!
浏览 27提问于2019-02-15得票数 0
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我使用pytorch作为训练框架和官方的示例，用我的自定义数据集训练图像分类模型。我的模型在训练阶段平均获得99%的训练acc，在验证阶段获得近99%的val acc。在测试阶段，模型得到99%的测试结
浏览 0提问于2021-09-24得票数 1
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我是Pytorch的新手，我一直在使用MNIST数据集训练MLP模型。基本上，我向模型提供图像和标签作为输入，并在其上训练数据集。我使用CrossEntropyLoss()作为损失函数，但是每当我运行我的模型时，我都会得到尺寸错误。
浏览 18提问于2021-03-28得票数 0
我试图在google中使用这个包，但它不起作用。我在文章的最后一行中添加了代码的图像。pip install -q ssd.pytorch
当我从文件夹中导入数据时，是否应该使用该文件夹名进行安装但当我使用这一行时仍然不能导入任何东西。，VOC_CLASSES作为标签映射
浏览 2提问于2019-03-30得票数 0
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我在Google (对象检测)上生成了一个模型，我想知道我是否能够随着时间的推移添加新的数据集，而不必重新处理已经建模的数据集。
我怎么添加向日葵？
浏览 2提问于2021-04-27得票数 0
我目前正在尝试使用一个堆栈，一组图像，作为一个单一的实体，为每个标签，以培训CNN使用交叉验证。给定224x224x1灰度图像的数据集，按： Class0/image0_view0.png Class0/image0Class1/image0_view0.png
Class1/image0_view1.
浏览 2提问于2019-11-19得票数 5
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尽管我使用的是与FashinMNIST不同的数据集，但我想创建一个显示为here的混淆矩阵。具体地说，我希望轴包含“香蕉”、“橙子”、“黄瓜”等名称。我有一个文件夹，其中存储了香蕉等的图像，我使用PyTorch's ImageFolder class加载该文件夹。现在，PyTorch自动将数字0到9赋给我的类(我总共有10个类)，但是我不确定标签"banana“是否总是获得相同的数字0。在使用ImageFolder
浏览 32提问于2021-06-19得票数 0
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我试图通过这样做将我的数据移动到GPU。img.cuda() for img in batch["img"]]但是，对于OCR的标签这是pytorch数据集类。img, 'idx':index}
item['label'] = imagefile.split('
浏览 21提问于2022-09-12得票数 -1
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我正在跟踪一个，它正在使用MNIST作为它的手写图像。我已经分别使用dataset和mnist下载了pip模块。这本书推荐使用Anaconda，但我尝试过，但没有成功。
如何使用模块dataset.mnist
浏览 1提问于2019-07-07得票数 0
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如何将我自己的数据集转换为pytorch几何图形神经网络的可用数据集？
所有教程都使用已转换为可由pytorch使用的现有数据集。例如，如果我有自己的点云数据集，我如何使用它来训练图神经网络的分类？我自己的用于分类的图像数据集呢？
浏览 7提问于2021-03-25得票数 4
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Pytorch:图像标签
、、、
我正在开发一个有31个类的图像分类器(Office数据集)。每个类都有一个文件夹。我有一个使用PyTorch编写的python脚本，它使用datasets.ImageFolder加载数据集，并为每个图像分配一个标签，然后训练。以下是我用于加载数据的代码片段：import torch
def load_tra
浏览 38提问于2018-08-18得票数 17
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我用了NYU-V2数据集。由于数据集的结构非常清晰，因此设计火炬装载机并对数据进行预处理是很容易的。但是在Kitti数据集的例子中，它是非常令人困惑的。是否可以使用Kitti进行有监督的单目深度估计？我在这里找到了一个火炬装载机：，但是，我不知道如何使用它进行深度估计。文件夹的结构很不一样！我的计划是用监督的单深度方法训练一个简单的CNN。
浏览 14提问于2022-05-30得票数 1
我正在处理一个有大约2000条记录的数据集。大约有200个类别，有些类别有20多个记录，而另一些类别只有两个.考虑到这是一个文本数据集，所以我不能用像图像那样的技术对少数类别进行过度采样。那我能为它做些什么？
浏览 0提问于2021-06-28得票数 0
因此，我有一些带注释的图像，我想用来训练二值图像分类器，但我一直存在创建数据集和实际获得测试模型的问题。每个图像要么属于某个类，要么不属于某个类，因此我希望使用PyTorch建立一个二进制分类数据集/模型。我有一些问题：我的标签应该是什么形状？我使用的是火炬视觉模型中的resnet18类，最终的softmax层应该有一两个输出吗？
如果我的批次大
浏览 0提问于2021-03-01得票数 0
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