小編給大家分享一下pytorch如何實(shí)現(xiàn)mnist數(shù)據(jù)集的圖像可視化及保存，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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如何將pytorch中mnist數(shù)據(jù)集的圖像可視化及保存

導(dǎo)出一些庫(kù)

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

數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備

#訓(xùn)練集測(cè)試集的準(zhǔn)備

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)

將訓(xùn)練及測(cè)試集利用dataloader進(jìn)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]#前兩千張
 #具體查看圖像形式為：
 
a_data, a_label = train_data[0]
print(type(a_data))#tensor 類型
#print(a_data)
print(a_label)

#把原始圖片保存至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個(gè)
 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])#打印出標(biāo)簽
 scipy.misc.toimage(image_array,cmin=0.0,cmax=1.0).save(filename)#保存圖像

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開(kāi)發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問(wèn)題6.入門簡(jiǎn)單

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