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如何从PyTorch的FashionMNIST数据集中只获取特定的类?

从PyTorch的FashionMNIST数据集中只获取特定的类,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import torch
from torchvision import datasets, transforms
  1. 定义数据集的转换操作:
代码语言:txt
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transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
  1. 加载FashionMNIST数据集:
代码语言:txt
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trainset = datasets.FashionMNIST('path_to_data', download=True, train=True, transform=transform)
testset = datasets.FashionMNIST('path_to_data', download=True, train=False, transform=transform)

请将path_to_data替换为数据集的存储路径。

  1. 获取特定类别的数据:
代码语言:txt
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def get_specific_class_data(dataset, class_label):
    indices = torch.where(dataset.targets == class_label)[0]
    return torch.utils.data.Subset(dataset, indices)

specific_class_data = get_specific_class_data(trainset, class_label)

请将class_label替换为要获取的特定类别的标签。

  1. 可以使用DataLoader对数据进行批处理和并行加载:
代码语言:txt
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batch_size = 64
specific_class_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(specific_class_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

通过以上步骤,你可以从PyTorch的FashionMNIST数据集中只获取特定的类。这样做的好处是可以针对特定类别进行更加专业和精确的分析和处理。

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