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:
import torch
from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
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。
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。
DataLoader
对数据进行批处理和并行加载: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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