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pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-29 22:32:09 28 4
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如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存 。

导出一些库 。

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import torch
import torchvision
import torch.utils.data as Data
import scipy.misc
import os
import matplotlib.pyplot as plt  
BATCH_SIZE = 50
DOWNLOAD_MNIST = True

数据集的准备 。

#训练集测试集的准备 。

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train_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist/' , train = True ,transform = torchvision.transforms.ToTensor(),             
   download = DOWNLOAD_MNIST, )
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist/' , train = False )

将训练及测试集利用dataloader进行迭代 。

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train_loader = Data.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True )
test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim = 1 ), requires_grad = True ). type (torch.FloatTensor)[: 20 ] / 255
test_y = test_data.test_labels[: 20 ] #前两千张
  #具体查看图像形式为:
 
a_data, a_label = train_data[ 0 ]
print ( type (a_data)) #tensor 类型
#print(a_data)
print (a_label)
 
#把原始图片保存至MNIST_data/raw/下
save_dir = "mnist/raw/"
if os.path.exists(save_dir) is False :
  os.makedirs(save_dir)
 
for i in range ( 20 ):
  image_array,_ = train_data[i] #打印第i个
  image_array = image_array.resize( 28 , 28 )
  filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % i #保存文件的格式
  print (filename)
  print (train_data.train_labels[i]) #打印出标签
  scipy.misc.toimage(image_array,cmin = 0.0 ,cmax = 1.0 ).save(filename) #保存图像

pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

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