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为了使用自己的图像数据,需要仿照pytorch数据输入创建新的类,其中数据格式为numpy.ndarray。
将自己的图片保存到numpy.ndarray中,然后创建类
from torch.utils.data import Dataset import numpy as np class Dataset(Dataset): def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None): self.train = path_img self.targets = path_target self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.train) def __getitem__(self, idx): img = self.train[idx] target = self.targets[idx] if self.transforms: img = self.transforms(img) target = self.transforms(target) return img, target
使用方法和Mnist数据一样的使用方法
isbi = Dataset(imgs_train, imgs_mask_train, transforms=transform) dataload=torch.utils.data.DataLoader(isbi,batch_size=4,shuffle=True) for i, data in enumerate(dataload, 1): img,label=data print img.shape print img.shape print 10*'*'
以上这篇pytorch 实现将自己的图片数据处理成可以训练的图片类型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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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%。