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搜索资源列表

  1. FashionMNIST数据集

  2. 此文件为百度云链接，通过百度云下载此文件为百度云链接，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-06
    • 文件大小：64
    • 提供者：code_fighter

  1. fashionmnist数据集.zip

  2. Fashion-MNIST图像数据集是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。 之前用Pycharm下载总是很忙且容易出错，后来发现可以下载后直接加载，很方便

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：ZhouQiYoung

  1. FashionMNIST数据集.zip

  2. 用于动手学深度学习-pytorch的FashionMNIST数据集，如果你的github下载速度很慢的话，可以下载这个数据集，就比较方便

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-20
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：CBCZJL

  1. FashionMnist.zip

  2. mnist数据集，很实用，希望给需要帮助的人共享。 解决免于翻下载或下载过慢的问题 直接解压在代码文档即可或自定义路径

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：fortune835

  1. FashionMNIST-data 数据集 深度学习

  2. Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-11
    • 文件大小：92274688
    • 提供者：xiao_9626

  1. FashionMNIST.zip（含pt文件）

  2. Fashion MNIST数据集是德国研究机构Zalando Research于2017年8月份，在Github上推出的一个经典数据集。 其中训练集包含60000个样例，测试集包含10000个样例，分为10类，每一类的样本训练样本数量和测试样本数量相同，每个样本都是28×28的灰度图像， 共有10类标签，并且每个样本都有各自唯一的标签。 由于github上面下载的数据集没有pt文件，所以上传了一份包含pt文件的完整数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：Creama_

  1. FashionMNIST.zip

  2. 该数据为Fashion_MNIST图片数据集，分为10个类别，其中训练集60000张，每类6000张，测试集10000张，每类1000张。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_44912159

  1. FashionMNIST.zip

  2. FashionMNIST数据集下载。不同于MNIST手写数据集，Fashion-MNIST数据集包含了10个类别的图像，分别是：t-shirt（T恤），trouser（牛仔裤），pullover（套衫），dress（裙子），coat（外套），sandal（凉鞋），shirt（衬衫），sneaker（运动鞋），bag（包），ankle boot（短靴）。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-24
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_35831198

  1. MNIST与FashionMNIST数据集

  2. 数据集包括了MNIST和FashionMNIST，有原始数据集raw和经过torchvision.datasets处理过的processed目录

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-29
    • 文件大小：123731968
    • 提供者：qq_40943760

  1. 基于 Tensorflow 实现 CNN 对 FashionMNIST 分类——《计算机学科前沿研讨论》课程技术报告 2018.12.06

  2. 原创文章 13获赞 4访问量 1760 关注 私信 展开阅读全文 作者：カグラナナ～DD斩首～

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38642349

  1. FashionMNIST的jpg格式数据

  2. FashionMNIST的jpg格式数据

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：zhou_438

  1. 导入FashionMNIST数据集时报错module ‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIS’

  2. 在阅读动手学深度学习-pytorch的过程中，发现softmax部分代码需要加载FashionMNIS数据集 书上代码如下： mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38685832

  1. LeNet-pytorch-FashionMNIST分类识别

  2. LeNetLeNet模型构造读入数据和数据预览定义device定义网络计算准确率训练测试局限 LeNet 1、使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。 2、使用卷积层的优势： 卷积层保留输入形状。卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：132096
    • 提供者：weixin_38572979

  1. FashionMNIST.7z

  2. FashionMNIST数据集 已转换为pytorch要求的.pt格式

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：weixin_42677935

  1. FashionMNIST--源码

  2. FashionMNIST-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：130048
    • 提供者：weixin_42144707

  1. FashionMNIST数据集（pytorch）免费下载

  2. train_set = torchvision.datasets.FashionMNIST( root='D:\\python\\dataset', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) 使用上述代码下载的内容，包含raw和processed，解压既用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：90177536
    • 提供者：speed208

  1. FashionMNIST-CNN：使用CNN架构的FashionMNIST-源码

  2. 概述 Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集。 其中包括用于训练集的60,000个样本和用于测试集的10,000个样本。 每个样本均为28x28灰度图像。 这些样本与10个类别的标签关联。 数据集和输入 标签 标签 描述 0 T恤/上衣 1个 裤子 2 套衫 3 裙子 4 外套 5 凉鞋 6 衬衫 7 运动鞋 8 包 9 脚踝靴 火车数据集： 测试数据集： 运行项目所需的库 os numpy matplotlib torch torchvision tor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_42119989

  1. 【pytorch + matplotlib】将若干张图像拼接成一张图像（附代码，以FashionMNIST为例）（subplot 和 subplots区别）

  2. 文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码2）效果展示色偏原因分析：（2）以矩阵的形式展示多张图片1）代码2）效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图（1）区分 subplot 和 subplots（2）代码（3）效果展示 一、在pytorch中紧凑画出子图 （1）在一行里画出多张图像和对应标签 1）代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38620741

  1. Pytorch-Vanilla-GAN:适用于MNIST，FashionMNIST和USPS数据集的Vanilla-GAN的Pytorch实现-源码

  2. Pytorch-Vanilla-GAN-MNIST-FashionMNIST-USPS 针对MNIST，FashionMNIST和USPS数据集的Vanilla-GAN的Pytorch实现。 发电机 FC（10）→FC（1024）→FC（1024）→FC（图像大小） 判别器 FC（图像大小）→FC（256）→FC（256）→FC（1） 更改DB变量以更改数据集。 要使用保存的模型生成图像，请将LOAD_MODEL设置为True，将EPOCHS设置为0。 生成的样本 MNIST 时尚MNIST

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_42126865

  1. Pytorch-GAN-MNIST-FashionMNIST-USPS:用于MNIST，FashionMNIST和USPS数据集的GAN的Pytorch实现-源码

  2. Pytorch-GAN-MNIST-FashionMNIST-USPS 针对MNIST，FashionMNIST和USPS数据集的GAN的Pytorch实现。 生成的样本 MNIST #### FashionMNIST！[FashionMNIST]（/ results / FashionMNIST.png）#### USPS！[USPS]（/ results / USPS.png） 更改DB变量以更改数据集。 要使用保存的模型生成图像，请将LOAD_MODEL设置为True，将EPOCH

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：528384
    • 提供者：weixin_42123296
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