每天五分钟深度学习框架pytorch:如何加载手写字体数据集mnist?

本文重点

那个这节课程之后,我们就将通过代码的方式来搭建CNN和RNN模型,然后训练,我们使用的数据集为pytorch中已经封装好的数据集,比如mnist,cafir10,本文我们学习一下如何在pytorch中使用它们,然后为之后的章节做准备,现在我们拿mnist来举例。

mnist和cafir10

MINST数据集是由Yann提供的手写数字数据库文件,这个数据集主要包含了60000张的训练图像和10000张的测试图像,它是的维度信息为[1,28,28],也就是说每张图片通道数是1,也就是灰度图,然后每张图片的大小是28*28

CAFIR10

cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集,10000 张测试集,两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片,图片大小是 3*32

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