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2024年7月17日发(作者：)

pytorch tiny imagenet数据集使用方法

PyTorch的Tiny ImageNet数据集可以通过模块来加载。首先，需要从模

块中导入ImageFolder类，然后使用ImageFolder类来加载Tiny

ImageNet数据集。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

```python

import torch

from torchvision import datasets, transforms

```

2. 定义数据预处理操作：

```python

transform = ([

(256), 将图片调整为256x256大小

(224), 在中心裁剪出224x224的图片

(), 将图片转换为张量

(mean=[, , ], std=[, , ]), 对图片进行归一化处理

])

```

3. 加载训练集和测试集：

```python

train_data = (root='path/to/train', transform=transform) 加载训练集

test_data = (root='path/to/test', transform=transform) 加载测试集

```

其中，'path/to/train'和'path/to/test'是训练集和测试集的路径。

4. 创建数据加载器：

```python

train_loader = (train_data, batch_size=32, shuffle=True) 创建训练集

数据加载器

test_loader = (test_data, batch_size=32, shuffle=False) 创建测试集数

据加载器

```

5. 使用数据加载器进行训练和测试：

```python

for epoch in range(num_epochs): 训练循环

for inputs, labels in train_loader: 遍历训练集数据加载器中的数据和

标签

在这里进行模型训练的代码...

pass

在这里可以添加验证和测试代码...

```

本文标签： 加载训练数据进行

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