使用MedNIST数据集进行医学图像分类教程 在本教程中，我们将基于MedNIST数据集介绍一个end-to-end训练和评估示例。 我们将按照以下步骤进行操作： 为训练和测试创建数据集 使用MONAI转换预处理数据 使用MONAI中的DenseNet进行分类 使用PyTorch程序训练模型 在测试数据集上进行评估 Setup environmen…

数据并不总是以最终处理过的形式出现，而机器学习算法需要的是经过处理的数据。我们使用转换（transforms）对数据进行一些操作，使其适用于训练。 所有的TorchVision数据集都有两个参数-transform和target_transform，用于接受包含转换逻辑的可调用对象，transform用于修改特征，target_transform用…

TENSORS的官方网址：点击进入 以下是内容笔记和相关翻译： 处理数据样本的代码可能会变得杂乱且难以维护；理想情况下，我们希望数据集的代码与模型训练代码解耦，以提高可读性和模块化性。PyTorch提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset，它们允许您使用预加载的数据…

torch.randint()是PyTorch库中的一个函数，用于生成指定范围内的随机整数张量。下面是对torch.randint()的详细解释： torch.randint(high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) high：生成…

TENSORS的官方网址：点击进入 以下是内容笔记和相关翻译： 张量（Tensors）是一种专门的数据结构，非常类似于数组和矩阵。在PyTorch中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量类似于NumPy的ndarrays，唯一的区别是张量可以在GPU或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存…