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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
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。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。