ਨਵਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਸਾਈਜ਼ 288 data_interface.py會依照模型最佳的input_size調整resize的大小'] ", 'ਨਵਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਸਾਈਜ਼ 288 data_interface.py會依照模型最佳的input_size調整resize的大小', ' [\'ਨਵਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਸਾਈਜ਼ ਕੁੱਲ 288 data_interface.py ਕੁੱਲ ਇੰਪੁੱਟ _ ਸਾਈਜ਼ ਕੁੱਲ ਆਕਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ\', \'ਹੈ,\' data_interface.py \'ਕੁੱਲ ਆਕਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ\'ਇਸ ਫ਼ਿਲਮ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਭ ਤੋਂ ਵੱਧਪੀ. ਆਈ. ਐੱਲ. ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਟੀ. ਕਿਊ. ਡੀ. ਐੱਮ. ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਟੀ. ਕਿਊ. ਡੀ. ਐੱਮ. ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਕਰੋ torch.utils.data ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਡਾਟਾਲੋਡਰ, ਡੇਟਾਸੇਟ \\ਨ\\ਨ ਕਲਾਸ ਸੀ. ਆਈ. ਐੱਫ. ਏ. ਆਰ. 10 (ਡੇਟਾਸੇਟ): \\ਨ ਡਿਫ_ _ init _ (ਸੈਲਫ, ਡਾਟਾ _ ਪਾਥ, ਰੀਸਾਈਜ਼ = 224): \\n self.transform = transforms.Compose ([\\n transforms.Resize (ਰੀਸਾਈਜ਼), \\n transforms.ToTensor (), \\ntransforms.Normalize ((0.5,0.5,0.5), (0.5,0.5)) \\n]) \\n self.train_data_path = ਡੇਟਾ _ ਪਾਥ/\'ਟ੍ਰੇਨ-ਚਿੱਤਰ-IDx3-ਯੂਬਾਈਟ\' \\n self.test_data_path =ਡਾਟਾ _ ਪਾਥ/\'ਟੈਸਟ-ਚਿੱਤਰ-ਆਈਡੀਐਕਸ3-ਯੂਬਾਈਟ\' \\ਨ \\ਨ ਡਿਫ _ _ ਲੇਨ _ (ਸੈਲਫ): \\ਨ ਰਿਟਰਨ ਲੇਨ (self.train_data_path) \\ਨ \\ਨ ਡਿਫ _ ਗੇਟਾਈਟਮ _ (ਸੈਲਫ, ਆਈਡੀਐਕਸ): \\ਨ ਆਈਐਮਜੀ =Image.open (self.train_data_path [f \'ਟ੍ਰੇਨ-ਚਿੱਤਰ-idx {idx}\']). ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ \'RGB\' ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।32x32\\n ਆਈ. ਐੱਮ. ਜੀ. = transforms.Compose ([\\n transforms.ToTensor (), \\n transforms.Normalize ((0.5,0.5,0.5), (0.5,0.5,0.5)) \\n]) (ਆਈ. ਐੱਮ. ਜੀ.) \\n\\n ਵਾਪਸੀimg.unsqueeze (0) \\n\\n ਕਲਾਸ ਲੋਡਸੀਫਾਰ1 ", \'ਨਵਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਸਾਈਜ਼ 288 data_interface.py會依照模型最佳的input_size調整resize的大小\'] ', 'ਨਵਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਨੈੱਟ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਸਾਈਜ਼ 288 data_interface.py會依照模型最佳的input_size調整resize的大小 \n ']