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如何将MNIST数据集数据图像可视化

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1 问题

 

怎幺将MNIST数据集里的数字图像数据可视化?

 

2 方法

 

基于pytorch框架,torchvision.datasets.MNIST导入数据集,对图片数据进行预处理以及使用matplotlib可视化。

 

步骤:

 

 

    1. import 文件

 

    1. from torchvision import datasets

 

    1. import matplotlib . pyplot as plt

 

    1. import os

 

    1. import numpy as np

 

    1. 导入数据

 

    1. #训练集

 

    1. train_ds = datasets . MNIST (

 

    1.     root = ‘data’ , #说明数据集下载的路径

 

    1.     download = True ,

 

    1.     train = True

 

    1. )

 

    1. #测试集

 

    1. test_ds = datasets . MNIST (

 

    1.     root = ‘data’ ,

 

    1.     download = True ,

 

    1.     train = False

 

    1. 可视化

 

 

ds_images , ds_targets =( test_ds . _load_data ())

 

fig = plt . figure () #生成图框

 

for i , c in enumerate ( np . random . randint ( 0 , 1000 , 25 )): #随机取0,1000里的25张图片

 

plt . subplot ( 5 , 5 , i + 1 )

 

plt . tight_layout () #调整间距

 

plt . imshow ( ds_images [ c ], interpolation = ‘none’ )

 

plt . title ( “数字标签: {} ” . format ( ds_targets [ c ]))

 

plt . rcParams [ ‘font.sans-serif’ ]=[ ‘SimHei’ ]

 

plt . show ()

 

_load_data 返回 data 和 target 正是我们所需得到的图像和标记、

 

可视化结果:

 

 

3 结语

 

针对该问题使用了基于pytorch框架,torchvision.datasets.MNIST导入数据集,用test_ds._load_data来获取图字的标记数字,用matplotlib来进行图像可视化显示。

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