如何对minist数据进行预处理

1 问题

深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作

2 方法

使用pytorch提供的

Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数）

train=datasets.MNIST(root='data',download=False,train=True,transform=ToTensor())
test=datasets.MNIST(root='dada',download=True,train=False,transform=ToTensor())

transform=Torensor() 把[0,255]的PIL.Image文件从 (H x W x C)形状转换为 (C x H x W) 的tensor。

DataLoader(数据加载器类)：

1.传入dataset

2.batch_size 批大小

3.shuffle 数据打乱

train_loader=DataLoader(dataset=train,batch_size=128,shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128)

构造一个两到三层的神经网络࿰

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