忧王 2019-11-27 16:54 采纳率: 0%
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自己制作的类似Fashion-MNIST数据集,怎么使用

在做想关项目,因为需要自己的数据集,因此我按照要求做了一个,如下
图片说明
用的是MXNet框架,jupyter notebook写
我自己的做法是把测试集和训练集用数组读取后包装
训练集如下,两个数组分别是图片像素和对应标签

图片说明

训练过程如下,为了能分别遍历又拆了train_iter为train_iter[0]、[1]

图片说明

接着在导入训练模型(第12行)时候出现问题,报错如下
图片说明

搞了几天不明白这个数据类型,是导入数据集的方式错了还是、、、、

下面这个是载入Fashion-MNIST数据集的函数

没看明白,现在还在尝试,但是有大佬指导下就更好了(求~)

图片说明

附代码

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None, root=os.path.join(
        '~', '.mxnet', 'datasets', 'fashion-mnist')):
    root = os.path.expanduser(root)  # 展开用户路径'~'
    transformer = []
    if resize:
        transformer += [gdata.vision.transforms.Resize(resize)]
    transformer += [gdata.vision.transforms.ToTensor()]
    transformer = gdata.vision.transforms.Compose(transformer)
    mnist_train = gdata.vision.FashionMNIST(root=root, train=True)
    mnist_test = gdata.vision.FashionMNIST(root=root, train=False)
    num_workers = 0 if sys.platform.startswith('win32') else 4
    train_iter = gdata.DataLoader(
        mnist_train.transform_first(transformer), batch_size, shuffle=True,
        num_workers=num_workers)
    test_iter = gdata.DataLoader(
        mnist_test.transform_first(transformer), batch_size, shuffle=False,
        num_workers=num_workers)
    return train_iter, test_iter

batch_size = 128
# 如出现“out of memory”的报错信息,可减小batch_size或resize
train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)
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  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2022-09-09 18:38
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