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4. 基础实战——FashionMNIST时装分类
import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 设置环境和超参数 ## 方案一：使用os.environ # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' #PyTorch 介绍 | TRANSFORMS
数据并不总是满足机器学习算法所需的格式。我们使用transform对数据进行一些操作，使得其能适用于训练。 所有的TorchVision数据集都有两个参数，用以接受包含transform逻辑的可调用项-transform 修改features，targe_transform 修改标签。torchvision.transforms提供了几种现成的常用转FashionMNIST数据集简要分析---深度学习&机器学习第五天
图像分类数据集—FashionMNIST数据集 ①简介：fashionmnist数据集中共有10种类别的服饰，分别为： ['t-shirt', 'toruser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal', 'shirt' ,'sneaker', 'bag', 'ankle boopytorch官网教程翻译
翻译pytorch官网内容，有些翻译不太准确的地方，我会放上原文，如有错误的地方，欢迎指正 1.学习基础 大多数机器学习工作流包括数据处理、模型创建、优化模型参数和保存训练过的模型。本教程向您介绍用 PyTorch 实现的完整 ML 工作流程，并提供链接让您了解有关每个概念的更多信息。图像分类数据集-09-p3
图像分类数据集 MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集 %matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l im