如何将MNIST数据集数据图像可视化

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何将MNIST数据集数据图像可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1 问题

怎么将MNIST数据集里的数字图像数据可视化?

2 方法

基于pytorch框架,torchvision.datasets.MNIST导入数据集,对图片数据进行预处理以及使用matplotlib可视化。

步骤:

  1. import 文件
    from torchvision import datasets
    import matplotlib.pyplot as plt
    import os
    import numpy as np
  2. 导入数据
    #训练集
    train_ds =datasets.MNIST(
        root='data',#说明数据集下载的路径
        download=True,
        train=True
    )
    #测试集
    test_ds=datasets.MNIST(
        root='data',
        download=True,
        train=False
  3. 可视化

ds_images,ds_targets=(test_ds._load_data())

fig = plt.figure()#生成图框

for i,c in enumerate(np.random.randint(0,1000,25)):#随机取0,1000里的25张图片

    plt.subplot(5,5,i+1)

    plt.tight_layout()#调整间距

    plt.imshow(ds_images[c], interpolation='none')

    plt.title("数字标签: ".format(ds_targets[c]))

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.show()

_load_data 返回 data 和 target 正是我们所需得到的图像和标记、

可视化结果:

3 结语

针对该问题使用了基于pytorch框架,torchvision.datasets.MNIST导入数据集,用test_ds._load_data来获取图字的标记数字,用matplotlib来进行图像可视化显示。

以上是关于如何将MNIST数据集数据图像可视化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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