【问题标题】:pytorch with CIFAR-100带有 CIFAR-100 的 pytorch
【发布时间】:2020-08-08 18:46:08
【问题描述】:
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform=transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
 transforms.Normalize((0.5),(0.5))])

trainset=torchvision.datasets.CIFAR100(root='./dataset',train=True,
                                  download=True,transform=transform)

trainloader=torch.utils.data.CIFAR100(trainset,batch_size=4,shuffle=True)

testset=torchvision.datasets.CIFAR100(root='./dataset',train=False,
                                 download=True,transform=transform)

testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=4,shuffle=False)

classes=('0','1','2','3','4','5','6','7','8','9')

错误信息如下 模块“torch.utils.data”没有属性“CIFAR100”

当我将 torch.utils.data 与 cifar-10 一起使用时,它起作用了 但它不适用于 cifar-100 你能告诉我为什么会这样吗?

【问题讨论】:

    标签: deep-learning pytorch


    【解决方案1】:

    您的 trainloader 行中有错误,您必须将 trainset 传递给 torch.utils.data.DataLoader。将此行替换为,

    trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=4,shuffle=True)
    

    【讨论】:

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