如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存

如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存

导出一些库

import torch
import torchvision   
import torch.utils.data as Data  
import scipy.misc
import os
import matplotlib.pyplot as plt         
BATCH_SIZE = 50       
DOWNLOAD_MNIST = True 

数据集的准备

#训练集测试集的准备

train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/',   train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),                                                     
        download=DOWNLOAD_MNIST,  )
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False)

将训练及测试集利用dataloader进行迭代

train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1), requires_grad=True).type(torch.FloatTensor)[:20]/255 
test_y = test_data.test_labels[:20]#前两千张
    #具体查看图像形式为：
    
a_data, a_label = train_data[0]
print(type(a_data))#tensor 类型
#print(a_data)
print(a_label)

#把原始图片保存至MNIST_data/raw/下
save_dir="mnist/raw/"
if os.path.exists(save_dir)is False:
    os.makedirs(save_dir)
    
for i in range(20):
    image_array,_=train_data[i]#打印第i个
    image_array=image_array.resize(28,28)
    filename=save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % i#保存文件的格式
    print(filename)
    print(train_data.train_labels[i])#打印出标签
    scipy.misc.toimage(image_array,cmin=0.0,cmax=1.0).save(filename)#保存图像