什么是mnist
MNIST數據集是一個公開的數據集,相當于深度學習的hello world,用來檢驗一個模型/庫/框架是否有效的一個評價指標。
MNIST數據集是由0?9手寫數字圖片和數字標簽所組成的,由60000個訓練樣本和10000個測試樣本組成,每個樣本都是一張28 * 28像素的灰度手寫數字圖片。MNIST 數據集來自美國國家標準與技術研究所,整個訓練集由250個不同人的手寫數字組成,其中50%來自美國高中學生,50%來自人口普查的工作人員。
導入transforms方法
導入transforms方法,并將MNIST數據集中transform改為transforms.ToTensor():
執行的部分結果:
將transforms組合:
執行的部分結果:
結語
transfroms是一種常用的圖像轉換方法,他們可以通過Compose方法組合到一起,這樣可以實現許多個transfroms對圖像進行處理。transfroms方法提供圖像的精細化處理,例如在分割任務的情況下 ,你必須建立一個更復雜的轉換管道,這時transfroms方法是很有用的。
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