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1
回答
torchvision.datasets
中
数据
集
的
.
data
属性
不适
用于
ImageFolder
吗
?
python
、
pytorch
我可以像这样访问MNIST对象
的
训练
数据
集
: from
torchvision.datasets
import MNISTprint(trainset.
data
) 但是,我不能使用
ImageFolder
做同样
的
事情。有人知道
ImageFolder
的
等价物是什么
吗
? AttributeErr
浏览 36
提问于2021-04-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
带py呼机
ImageFolder
的
筛选类/子文件夹
python
、
pytorch
这是我
的
文件夹结构 ├── class_0/ | ├── 002.jpg |├── 001.jpg └── class_2/ └── 002.jpgdataset =
ImageFo
浏览 5
提问于2021-04-07
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何使用is_valid_file of torchvision.datasets.
ImageFolder
pytorch
、
torchvision
然而,我无法使用is_valid_file来区分我
的
训练和测试图像。例如,我
的
文件是这样
的
:蔬菜/番茄/probe.jpg 问:我如何使用is_valid_file来区分它们。我查过文件,但我不明白。这是我
的
密码 trainset = torchvision.datasets.
Image
浏览 16
提问于2022-04-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在Google上使用Pytorch加载CelebA
数据
集
时出现问题
python
、
pytorch
、
google-colaboratory
我需要加载Python以实现以下文件: CelebA 加载CelebA
数据
集
的
原始代码是使用MatConvNet和autonn (源15 )编写
的
。我有源代码,但我不确定是否可以共享它。我查看了以下相关问题:不幸
的
是,我仍然得到一个语法错误。下面的代码如下:from
torchvision.datasets
import
ImageFolder
from torch.u
浏览 1
提问于2021-09-08
得票数 0
1
回答
如何使用PyTorch将
数据
矩阵作为标签分配给
数据
集中
的
每个输入图像?
deep-learning
、
dataset
、
pytorch
我想用PyTorch训练一个卷积神经网络(CNN)来预测与输入图像相关
的
频谱
数据
。我不是为每个图像(狗、猫、汽车、飞机等)分配一个标签,而是为每个图像分配一个标签矩阵(每个频率一个标签)。在PyTorch
中
,如何将
数据
矩阵作为标签分配给
数据
集中
的
每个输入图像?我一直在尝试使用
ImageFolder
来做到这一点。谢谢!
浏览 27
提问于2019-02-15
得票数 0
3
回答
Pytorch:加载灰度图像
的
数据
集
image
、
dataset
、
pytorch
、
grayscale
我想加载一个灰度图像
的
数据
集
。我使用
的
是
ImageFolder
,但默认情况下它不会加载灰度图像,因为它会将图像转换为RGB。我找到了用
ImageFolder
加载图像并在将图像转换为灰度后使用以下方法
的
解决方案:或这是正确
的
吗
?如何在不转换
的
情况下加载灰度图像?我尝试使用Ima
浏览 2
提问于2020-02-07
得票数 2
3
回答
PyTorch
数据
集
:
ImageFolder
和子文件夹筛选
python
、
pytorch
我想使用创建图像
数据
集
。我当前
的
图像目录结构如下所示:-- train/---- 002.jpg-- test/---- 002.jpgI希望有一个专门
用于
培训
数据
的
数据
集
和一个专门
用于
测试
数据
的
数据
集
。dataset =
浏览 0
提问于2019-03-30
得票数 1
1
回答
如何在pytorch
中
从MNIST构建自定义
数据
集
pytorch
、
dataset
、
mnist
、
torchvision
我将MNIST
数据
集
导入为train_
data
_MNIST = torchvision.datasets.MNIST(root=path+"MNIST", train=True,transform=transforms, download=True),并试图从MNIST生成一个较小
的
数据
集
,比如前10,000个图像和相应
的
标签。我知道这可以用torch.utils.
data
.Subset来处理。但我想要
的
是一个<e
浏览 15
提问于2022-09-02
得票数 0
3
回答
尝试在Py火炬中加载自定义
数据
集
python
、
machine-learning
、
computer-vision
、
dataset
、
pytorch
我刚开始使用PyTorch,不幸
的
是,在使用自己
的
培训/测试图像
数据
集
作为自定义算法时,我有点困惑。首先,我正在制作一个小
的
“你好世界”-esque卷积衬衫/袜子/裤子分类网络。我
的
ImageFolder
设置如下: 长裤/裤子/裤子 和类似的设置我
的
测试图像文件夹。根据我目前
的
知识,内置到PyT
浏览 2
提问于2017-04-16
得票数 4
3
回答
用PyTorch加载图像
python
、
pytorch
、
astropy
、
fits
是否有一种方法可以轻松地使用torch.utils.
data
.DataLoader来完成这一任务,还是在源代码中有一个可以在加载时处理FITS文件
的
子句?transforms.Resize((32,32)), ])
浏览 0
提问于2018-05-08
得票数 0
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1
回答
图像
数据
规范化
pytorch
、
computer-vision
、
normalization
嗨,我想知道,当涉及到标准化
的
图像跨每一个渠道,你是否使用相同
的
缩放因子,
用于
培训以及测试
集
以及单独
的
。在使用scikit- training
的
传统ML问题中,通常
的
过程是对训练
数据
进行规范化处理,并对测试
数据
应用相同
的
定标器。例如from torchvision import transforms from
torchvision.datasets
import <e
浏览 0
提问于2022-10-25
得票数 0
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1
回答
ImageFolder
不能在远程机器上工作。
python
、
pytorch
、
remote-server
我已经在本地计算机上下载了训练神经网络所需
的
tar,我使用random_split()将每个tar拆分为80%
的
训练
集
、10%
的
valset和10%
的
testset。每组图像
的
名称都被附加到txt文件
中
,我希望使用该文件作为检查通道。 所以,我编写了python脚本,我想在远程机器上启动它。该文件必须经过ImageNet
数据
库
的
文件夹,并且基于我发送到机器
的
txt文件,只包括文件
中
“命名”
的
浏览 13
提问于2022-03-04
得票数 1
1
回答
如何使用PyTorch将
数据
从一个目录拆分为训练
集
和测试
集
?
python
、
neural-network
、
pytorch
、
training-data
、
torchvision
我有一个
数据
文件夹,它没有将
数据
拆分到训练和测试文件夹
中
。如何将
数据
拆分成训练
集
和测试
集
?标签来自文件
的
名称,因此任何按该顺序进行
的
更改都必须包括标签。我想在使用
ImageFolder
之前拆分
数据
,这样就可以在训练和测试
数据
集
上完成不同
的
转换。[0.229, 0.224, 0.225])]) train_image_dataset = datasets.<em
浏览 50
提问于2020-05-04
得票数 0
2
回答
Pytorch:图像标签
python-3.x
、
image-processing
、
machine-learning
、
pytorch
我正在开发一个有31个类
的
图像分类器(Office
数据
集
)。每个类都有一个文件夹。我有一个使用PyTorch编写
的
python脚本,它使用datasets.
ImageFolder
加载
数据
集
,并为每个图像分配一个标签,然后训练。以下是我
用于
加载
数据
的
代码片段:import torch def load_training(roo
浏览 38
提问于2018-08-18
得票数 17
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1
回答
pytorch
中
的
concat
数据
集
python
、
pytorch
我在文件夹中有一些
数据
集
,我正在使用concat
数据
集
来连接它们。因此,我有类似于这样
的
数据
文件夹(请注意,文件夹1和2只有1个类而不是2个):folder0-dogs -cats -cats trainset = torch.ut
浏览 5
提问于2022-02-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何使用火炬视觉在Google上加载CelebA
数据
集
,而不耗尽内存?
python
、
pytorch
、
dataset
、
torchvision
、
pytorch-dataloader
我正在学习关于
的
教程。每当我试图加载CelebA
数据
集
时,torchvision就会耗尽我所有的运行时内存(12‘s)和运行时崩溃。我在寻找如何在不占用运行时资源
的
情况下加载和应用转换到
数据
集
的
方法。下面是代码
中
引起问题
的
部分。环境
用于
构建P
浏览 16
提问于2021-01-01
得票数 5
回答已采纳
1
回答
正确加载、分割和增强火炬
neural-network
、
pytorch
让我们有一个由汽车和猫组成
的
数据
集
。文件夹结构将是: cat 0201.jpg ...首先,我通过datasets.
ImageFolder
函数加载了
数据
集
。图像函数有命令"TRANSFORM“,我们可以设置一些增强命令,但是我们不想应用增强来测试
数据
集
!
data
= datasets.
ImageFolder
(root='<e
浏览 0
提问于2019-06-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在
数据
采集器中分别在根目录中加载
数据
python
、
pytorch
、
dataloader
如您所知,我检查
的
数据
集
目录看起来如下所示: - monet\_tfrec- photo\_tfrec我试图通过以下代码加载
数据
: import
torchvision.datasets
a
浏览 1
提问于2021-08-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用pytorch将
数据
集
拆分为自定义训练
集
和自定义验证
集
?
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
pytorch
我正在使用一个非torchvision
数据
集
,并且我已经用
ImageFolder
方法提取了它。我正在尝试将
数据
集
分为20%
的
验证
集
和80%
的
训练
集
。我只能在PyTorch库中找到这个方法(random_split),它允许拆分
数据
集
。然而,这每次都是随机
的
。我想知道有没有一种方法可以在PyTorch库
中
拆分具有特定数量
的
数据
<e
浏览 1
提问于2020-05-06
得票数 1
1
回答
Flatten()
的
Torchvision.transforms实现
python
、
pytorch
、
flatten
、
torchvision
我有灰度图像,但我需要将其转换为一维向量
的
数据
集
,我如何做到这一点?我在转换
中
找不到合适
的
方法: train_dataset = torchvision.datasets.
ImageFolder
(root='./
data
',train=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = torchvision.datasets.
ImageFolder
(root
浏览 20
提问于2020-03-28
得票数 2
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