pytorch dataloader读取数据

在Jupyter中

的方法如下：

首先，确保你已经下载了

并保存在本地。它的格式是npz，一个压缩文件。

在Jupyter中，你可以通过上传功能将

文件导入到当前目录下。

然后，使用numpy库的load函数加载

文件。你可以使用以下命令来加载

文件并查看其中包含的其他内容：

= np.load('https://blog.csdn.net/xjm/article/details/

.npz')

print(

.files)

加载完

文件后，你可以提取相应的

用于后续的操作。例如，使用以下命令提取训练集和测试集：

x_train =

['x_train']

y_train =

['y_train']

x_test =

['x_test']

y_test =

['y_test']

你还可以通过打印这些

的形状来查看它们的特性：

print(x_train.shape)

print(y_train.shape)

print(x_test.shape)

print(y_test.shape)

这些命令将输出训练集和测试集的形状，例如(60000, 28, 28)和(10000, 28, 28)，以及标签的形状，例如(60000,)和(10000,)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

引用[.reference_title]

- *1* *2*

如何

[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]

- *3* 将下载好的

提取到jupyter中[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]

[ .reference_list ]

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