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原標題：如何用深度學習框架 PyTorch 進行數據處理？ | Q 福利
關鍵字：數據,字節跳動,圖像,模型,深度
文章來源：AI前線
內容字數：9972字

內容摘要：

在深度學習處理復雜任務時，數據預處理是至關重要的一環。PyTorch 作為一款熱門的深度學習框架，提供了豐富的數據處理工具。通過 PyTorch，開發者可以輕松地完成數據的加載、清洗、增強、轉換等操作，以確保數據的質量并適應模型的需求。這些操作對于提高模型的訓練效率和泛化能力具有重要意義。PyTorch 自帶的數據集使用在深度學習中，常用的數據集有手寫數字數據集 MNIST，小圖像分類數據集 CIFAR10 和 CIFAR100，人臉表情數據集 JAFFE，及 Pascal VOC 數據集等，而 COCO 和 ImageNet 數據集是兩個超大規模的數據集。
以 MNIST 數據集為例，該數據集由手寫數字圖像構成。訓練集有 60000 幅圖像，測試集有 10000 幅圖像。每幅 MNIST 圖像是 28×28 像素的灰度圖像，包含一個手寫數字，圖像的標簽為 0~9 之間的某個數字。
在 torchvision 包的 datasets 模塊，有多個 Pytorch 自帶的數據集可供使用。以手寫數字數據集 MNIST 為例，使用方法如下：
# 使用 torchvision.datasets

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