pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存

导出一些库

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

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

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。

以上是 pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/341819.html

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