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pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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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

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

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

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。

标签：
pytorch,图像,可视化,保存
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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