pytorchを使用してFashionMNISTデータセットをロードした後、そのようなファイルが生成されるため、この保存は非常に簡単です。
内部には2つのファイルがあります
したがって、読み込みは非常に簡単です
import torch
import cv2
import numpy as np
train_data=torch.load("training.pt")[0].numpy()
test_data=torch.load("test.pt")[0].numpy()
print(train_data.shape)
print(test_data.shape)
#print(test_data[0])
for i in range(train_data.shape[0]):
cv2.imwrite("train\\"+str(i)+".jpg",train_data[i][:,:,np.newaxis])
for i in range(test_data.shape[0]):
cv2.imwrite("test\\"+str(i)+".jpg",test_data[i][:,:,np.newaxis])実行する前に、パスの下に新しいトレインフォルダとテストフォルダを作成します
運転結果
フレンドリーなリマインダー：画像ファイルとソースファイルを処理したい場合は、私のcsdnリソースにアクセスしてダウンロードできます
