具有 2 个转换训练和验证的 pytorch 数据集

【问题标题】：pytorch dataset with 2 transformation train and validation具有 2 个转换训练和验证的 pytorch 数据集
【发布时间】：2023-01-11 04:00:34
【问题描述】：

我想使用 2 种不同的转换，一种用于训练，另一种用于验证和测试。我的意思是在训练过程中添加一些增强，并在没有这种增强的情况下进行验证/测试。

这样做的火炬方法是什么？

【问题讨论】：

对downvote有什么解释吗？

标签： python machine-learning pytorch dataset training-data

【解决方案1】：

在实例化数据集时，可以通过 train 参数获得单独的训练集和测试集的示例。在同一个构造函数中，您可以指定转换，如 PyTorch 团队所示 here。

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

替换 transform=ToTensor() 中的任何一个都可以让您更改其中一个数据集的转换。

【讨论】：