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这篇CFSDN的博客文章pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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 。
|
1
2
3
|
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
|
以上这篇pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40123108/article/details/83926476 。
最后此篇关于pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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