pytorch datasets

	설명	데이터 수(train, test)	클래스 갯수	이미지 크기	비고
CIFAR-10	다양	60,000(50k, 10k)	10	32x32
CIFAR-100	다양	60,000(50k, 10k)	100	32x32
ImageNet		1,350,000(1.2M, 100k)	1000		val데이터 5만개
MNIST	손글씨, 0~9	70,000(60k, 10k)	10	28x28	흑백
Fashion-MNIST	손글씨, 의류	70,000(60k, 10k)	10	28x28	흑백
Caltech101	다양	8,677	101		이미지 인식용
Omniglot	20명 손글씨, 1,623글자, 50종 알파벳				One(few)-shot learning
celeb	얼굴속성	200,000	?	?
Flowers102	영국 꽃	8,189	102	다양함	비슷한 클래스 多

 

Cifar10.data   ## train 데이터

print(Cifar10.data.shape)   ## 개 행 렬 채의 형태

print(Cifar10.targets)  ## training의 class

print(len(Cifar10.targets))  ## class 갯수

print(Cifar10.targets[:10]) ## 10번째 class 까지만

print(Cifar10.data[0].shape)  ## train data의 첫번째 데이터

print(Cifar10.classes)  ## class의 이름. 0~9까지 순서임

 

print(len(mnist))   ## 60000개

print(len(mnist_test))   ## 10000개