DCGAN pytorch实现基于MNIST数据集

今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现数据集自定义读取,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

解压即可使用,运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心

在计算机视觉领域，手写数字识别一直是一个重要的研究方向。mnist数据集是一个广泛使用的数据集，其中包含了大量手写数字的图像样本。我们通过使用mnist数据集训练了一个基于深度学习技术的手写数字识别模

模仿mnist数据集格式制作自己的数据集

mnist手写数据集，免数据类型转换，里面包含还有测试图片

在使用Pytorch官方函数下载MNIST数据集时，常常由于网络原因下载失败。手动下载的数据集没有经过处理，不能被Pytorch识别。本文档是处理过的MNIST数据集，解压后放在代码根目录下即可。

MNIST的解压后的数据集，内含10000张测试集png图片，60000张训练集png图片，txt格式的测试集标签和训练集标签。 MNIST是最经典的手写数字数据集，但从数据集官网（http://ya

RT,tensorflow 官网突然爆炸了, MNIST数据集也下不了了,"祸不单行"啊

MNIST 数据分为两个部分。第⼀部分包含 60,000 幅⽤于训练数据的图像。这些图像扫描 ⾃ 250 ⼈的⼿写样本，他们中⼀半⼈是美国⼈口普查局的员⼯，⼀半⼈是⾼校学⽣。这些图像 是 28 × 2

mnist数据集，自带matlab解析函数，将文件名称和解析数量稍作修改便可使用。也可直接运行，默认解析1万幅图。