我正在尝试将Torchvision MNIST训练和测试数据集转换为NumPy数组,但找不到实际执行转换的文档。在
我的目标是获取整个数据集并将其转换为单个NumPy数组,最好不要遍历整个数据集。在
我看过How do I turn a Pytorch Dataloader into a numpy array to display image data with matplotlib?,但它没有解决我的问题。在
所以我的问题是,利用torch.utils.data.DataLoader
,如何将数据集(train/test)转换成两个NumPy数组,以便所有的示例都出现?在
注意:我暂时将批处理大小保留为默认值1;对于train,我可以将其设置为60000,对于test,我可以将其设置为10000,但是我不希望使用这种幻数。在
谢谢。在
此任务不需要使用
torch.utils.data.DataLoader
。在注意,在这种情况下,目标被排除在外。在
如果我理解正确的话,您想将MNIST图像的整个序列数据集(总共60000个图像,每个图像的大小为1x28x28数组,颜色通道为1个)作为一个numpy数组(60000,1,28,28)?在
结果是:
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