将MNIST数据集转化为png文件
文章目录
- 1、问题描述
- 2、代码
- 3、说明
1、问题描述
MNIST数据集无法直接打开，想着把里面的图片都解压出来，并分别存放到十个文件夹中，从0至9。
2、代码
# 训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./dataset/train', # 选择数据的根目录train=True,download=True, # 不从网络上download图片transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1,shuffle=True, num_workers=2)def fun1():for i, data in enumerate(trainloader):image, label = dataimg = torchvision.utils.make_grid(image)npimg = img.numpy()image = np.transpose(npimg, (1, 2, 0))index = int(label[0])#这里一定要乘以255cv2.imwrite('./train/'+str(index)+'/'+str(i)+'.png', image*255)3、说明
我是提前在当前目录下新建了train文件夹，然后在train中建立了十个文件夹
然后执行上面的代码就成功了。原理上就是使用trainloader加载数据集的时候设置batchsize=1,然后直接对每张图片进行处理就好了。之所以梳理成这种形式，可能对于不同的网络有不同的需求，特此梳理。本文这样做的目的是，将这些数据集进行排列组合，形成多位数手写分数，用于训练模型。
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