machine-learning - 如何在Pytorch上加载Omniglot

我正在尝试对Omniglot数据集进行一些实验，我看到Pytorch实现了它。我运行了命令

from torchvision.datasets import Omniglot

但我不知道如何实际加载数据集。有没有办法像打开MNIST一样打开它？类似于以下内容：

train_dataset = dsets.MNIST(root='./data',
                            train=True,
                            transform=transforms.ToTensor(),
                            download=True)

最终目标是能够分别打开培训和测试集并在其上进行实验。

最佳答案

您可以执行与Omniglot包含images和labels完全相同的转换，就像MNIST一样，例如：

import torchvision

dataset = torchvision.datasets.Omniglot(
    root="./data", download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
)

image, label = dataset[0]
print(type(image))  # torch.Tensor
print(type(label))  # int

关于machine-learning - 如何在Pytorch上加载Omniglot，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/59520146/