• <tfoot id='q2Saw'></tfoot>
  • <small id='q2Saw'></small><noframes id='q2Saw'>

      • <bdo id='q2Saw'></bdo><ul id='q2Saw'></ul>
      <i id='q2Saw'><tr id='q2Saw'><dt id='q2Saw'><q id='q2Saw'><span id='q2Saw'><b id='q2Saw'><form id='q2Saw'><ins id='q2Saw'></ins><ul id='q2Saw'></ul><sub id='q2Saw'></sub></form><legend id='q2Saw'></legend><bdo id='q2Saw'><pre id='q2Saw'><center id='q2Saw'></center></pre></bdo></b><th id='q2Saw'></th></span></q></dt></tr></i><div id='q2Saw'><tfoot id='q2Saw'></tfoot><dl id='q2Saw'><fieldset id='q2Saw'></fieldset></dl></div>

      <legend id='q2Saw'><style id='q2Saw'><dir id='q2Saw'><q id='q2Saw'></q></dir></style></legend>

        pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法

        时间:2023-12-16

        <small id='sKyKV'></small><noframes id='sKyKV'>

        • <tfoot id='sKyKV'></tfoot>
        • <legend id='sKyKV'><style id='sKyKV'><dir id='sKyKV'><q id='sKyKV'></q></dir></style></legend>

                <tbody id='sKyKV'></tbody>
                  <bdo id='sKyKV'></bdo><ul id='sKyKV'></ul>
                  <i id='sKyKV'><tr id='sKyKV'><dt id='sKyKV'><q id='sKyKV'><span id='sKyKV'><b id='sKyKV'><form id='sKyKV'><ins id='sKyKV'></ins><ul id='sKyKV'></ul><sub id='sKyKV'></sub></form><legend id='sKyKV'></legend><bdo id='sKyKV'><pre id='sKyKV'><center id='sKyKV'></center></pre></bdo></b><th id='sKyKV'></th></span></q></dt></tr></i><div id='sKyKV'><tfoot id='sKyKV'></tfoot><dl id='sKyKV'><fieldset id='sKyKV'></fieldset></dl></div>
                • 那我来详细讲解一下“pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法”的完整攻略。

                  准备工作

                  在开始操作之前,需要先准备MNIST数据集和执行转换的代码文件。MNIST数据集可以在网上下载,或者使用pytorch中自带的torchvision.datasets获取。代码文件可以使用常见的文本编辑器编写,如Notepad、Sublime Text、Visual Studio Code等。

                  转换为图片

                  将MNIST数据集转换成图片,需要将MNIST的数据集中的向量转换为图像格式。可以使用pillow库中的Image模块完成图像格式的转换。以下是一个示例代码,可以将MNIST数据集中的第一张图片保存为png格式的图片。

                  from torchvision.datasets import MNIST
                  from PIL import Image
                  
                  mnist = MNIST(root='.', train=True, download=True) 
                  image, label = mnist[0] 
                  
                  img = Image.fromarray(image.numpy(), mode='L')
                  img.save('mnist_image_0.png')
                  

                  上述代码中,首先使用torchvision.datasets.MNIST模块获取MNIST数据集的原始数据,然后获取数据集中的第一张图片和对应的标签。接着,使用pillow库中的Image模块将获取到的图片转换为PIL格式的图片,并将其保存为png格式。

                  转换为文本

                  将MNIST数据集转换成文本,需要将数据集中的图片矩阵转为文本格式。可以使用numpy库中的savetxt方法,将数据保存为文本格式。以下是一个示例代码,可以将MNIST数据集中的前1000张图片分别转换为文本格式,并保存到txt文件中。

                  import numpy as np
                  from torchvision.datasets import MNIST
                  
                  mnist = MNIST(root='.', train=True, download=True) 
                  
                  for i in range(1000):
                      image, label = mnist[i] 
                      image = np.array(image)
                      np.savetxt('mnist_txt_{}.txt'.format(i), image, fmt='%d')
                  

                  上述代码中,首先使用torchvision.datasets.MNIST模块获取MNIST数据集的原始数据,然后使用循环获取数据集中的前1000张图片。接着,将MNIST中的其中一张图片矩阵转换为numpy中的ndarray,并使用numpy.savetxt方法将ndarray保存为文本格式,其中fmt参数指定文本中的每个数字的格式。

                  总结

                  以上就是将MNIST数据集转换为图片和txt格式的完整攻略,其中涉及到了pillow、numpy和torchvision.datasets等Python工具和模块。需要注意的是,MNIST数据集使用的是二进制文件格式,因此在处理数据时需要注意文件的读取方式和数据类型的转换。

                  上一篇:Python实现图片和视频的相互转换 下一篇:详解OpenCV图像的概念和基本操作

                  相关文章

                • <legend id='dNbBi'><style id='dNbBi'><dir id='dNbBi'><q id='dNbBi'></q></dir></style></legend>
                • <small id='dNbBi'></small><noframes id='dNbBi'>

                  <i id='dNbBi'><tr id='dNbBi'><dt id='dNbBi'><q id='dNbBi'><span id='dNbBi'><b id='dNbBi'><form id='dNbBi'><ins id='dNbBi'></ins><ul id='dNbBi'></ul><sub id='dNbBi'></sub></form><legend id='dNbBi'></legend><bdo id='dNbBi'><pre id='dNbBi'><center id='dNbBi'></center></pre></bdo></b><th id='dNbBi'></th></span></q></dt></tr></i><div id='dNbBi'><tfoot id='dNbBi'></tfoot><dl id='dNbBi'><fieldset id='dNbBi'></fieldset></dl></div>
                    <bdo id='dNbBi'></bdo><ul id='dNbBi'></ul>
                • <tfoot id='dNbBi'></tfoot>