什么是mnist

MNIST數(shù)據(jù)集是一個公開的數(shù)據(jù)集，相當于深度學習的hello world，用來檢驗一個模型/庫/框架是否有效的一個評價指標。

MNIST數(shù)據(jù)集是由0?9手寫數(shù)字圖片和數(shù)字標簽所組成的，由60000個訓練樣本和10000個測試樣本組成，每個樣本都是一張28 * 28像素的灰度手寫數(shù)字圖片。MNIST 數(shù)據(jù)集來自美國國家標準與技術(shù)研究所，整個訓練集由250個不同人的手寫數(shù)字組成，其中50%來自美國高中學生，50%來自人口普查的工作人員。

導入transforms方法

導入transforms方法，并將MNIST數(shù)據(jù)集中transform改為transforms.ToTensor()：

執(zhí)行的部分結(jié)果：

將transforms組合：

執(zhí)行的部分結(jié)果：

結(jié)語

transfroms是一種常用的圖像轉(zhuǎn)換方法，他們可以通過Compose方法組合到一起，這樣可以實現(xiàn)許多個transfroms對圖像進行處理。transfroms方法提供圖像的精細化處理，例如在分割任務(wù)的情況下 ，你必須建立一個更復雜的轉(zhuǎn)換管道，這時transfroms方法是很有用的。