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如何从torchvision.datasets.CIFAR10中仅提取类的子集?

从torchvision.datasets.CIFAR10中仅提取类的子集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
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import torch
import torchvision
  1. 定义要提取的类的子集:
代码语言:txt
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classes = ['cat', 'dog']
  1. 加载完整的CIFAR10数据集:
代码语言:txt
复制
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)
  1. 创建一个新的数据集,仅包含所需的类的子集:
代码语言:txt
复制
train_subset = torch.utils.data.Subset(trainset, [i for i in range(len(trainset)) if trainset.targets[i] in classes])
test_subset = torch.utils.data.Subset(testset, [i for i in range(len(testset)) if testset.targets[i] in classes])
  1. 可选:对数据集进行转换或其他预处理操作(例如数据增强、标准化等):
代码语言:txt
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transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

train_subset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_subset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
  1. 可选:使用数据加载器(DataLoader)对数据集进行批量加载和并行处理:
代码语言:txt
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trainloader = torch.utils.data.DataLoader(train_subset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(test_subset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2)

通过上述步骤,你可以从torchvision.datasets.CIFAR10中仅提取指定类的子集,并进行后续的数据处理和加载操作。这样可以方便地针对特定类别进行模型训练和评估。

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