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PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】.

主要内容

一、datasets模块介绍
介绍：一些加载数据的函数及常用的数据集接口。
二、datasets.CIFAR10类的使用
作用：CIFAR-10数据集的加载和数据处理。

一、datasets模块介绍

Pytorch官网：torchvision.datasets介绍
介绍：一些加载数据的函数及常用的数据集接口。

from torchvision import datasets

datasets文件夹：
在这里插入图片描述

二、datasets.CIFAR10类的使用

CIFAR-10官网：CIFAR-10数据集介绍

作用：CIFAR-10数据集的加载和数据处理。

1.使用说明

【实例化】transforms.Normalize(root: str,
train: bool = True,
transform: Optional[Callable] = None,
target_transform: Optional[Callable] = None,
download: bool = False,
)

作用：创建一个CIFAR-10数据集的实例
root：数据集的根目录，如果download设置为True，则将保存到该目录。
train：如果为True，则从训练集创建数据集，否则(即为Flase)从测试集创建。
transform：接受PIL图像并返回变换后图像的function/transform。
E.g, transforms.RandomCrop。
download：如果为true，则从internet下载数据集并将其放在根目录中。如果数据集已下载，则不会再次下载。
例子：

dataset_trans = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])  # 创建一个 Compose 实例

# 创建 CIFAR10 实例(注:初始为PIL图片)
train_set = datasets.CIFAR10(root="./dataset", transform=dataset_trans, train=True, download=True)

【查看数据】

print(test_set[0])  # 打印第一张图片信息 Tensor Image（注：为经过ToTensor前是PIL Image）

img, target = test_set[0]  # 第一个参数为Tensor数据，第二个参数为类别索引
print(test_set.classes)
# ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
print(test_set.classes[target])  # 'cat'

2.代码实现

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms, datasets


dataset_trans = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])  # 创建一个 Compose 实例

# .代表当前目录;./根目录，../向上2个根目录
# 创建 CIFAR10 实例(注:初始为PIL图片)
train_set = datasets.CIFAR10(root="./dataset", transform=dataset_trans, train=True, download=True) 
test_set = datasets.CIFAR10(root="./dataset", transform=dataset_trans, train=False, download=True)

print(test_set[0])  # 打印第一张图片信息 Tensor Image（注：为经过ToTensor前是PIL Image）

img, target = test_set[0]  # 第一个参数为Tensor数据，第二个参数为类别索引
print(test_set.classes)
# ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
print(test_set.classes[target])  # 'cat'

writer = SummaryWriter("dataset_logs")  # 创建一个SummaryWriter实例
for i in range(10):
    img, target = test_set[i]
    writer.add_image("test_set", img, i)  # 在TensorBoard中添加图片

writer.close()  # 一定要把读写关闭，否则TensorBoard中不显示图片

控制台输出：

Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified

(tensor([[[0.6196, 0.6235, 0.6471,  ..., 0.5373, 0.4941, 0.4549],
         [0.5961, 0.5922, 0.6235,  ..., 0.5333, 0.4902, 0.4667],
         [0.5922, 0.5922, 0.6196,  ..., 0.5451, 0.5098, 0.4706],
         ...,
         [0.2667, 0.1647, 0.1216,  ..., 0.1490, 0.0510, 0.1569],
         [0.2392, 0.1922, 0.1373,  ..., 0.1020, 0.1137, 0.0784],
         [0.2118, 0.2196, 0.1765,  ..., 0.0941, 0.1333, 0.0824]],

        [[0.4392, 0.4353, 0.4549,  ..., 0.3725, 0.3569, 0.3333],
         [0.4392, 0.4314, 0.4471,  ..., 0.3725, 0.3569, 0.3451],
         [0.4314, 0.4275, 0.4353,  ..., 0.3843, 0.3725, 0.3490],
         ...,
         [0.4863, 0.3922, 0.3451,  ..., 0.3804, 0.2510, 0.3333],
         [0.4549, 0.4000, 0.3333,  ..., 0.3216, 0.3216, 0.2510],
         [0.4196, 0.4118, 0.3490,  ..., 0.3020, 0.3294, 0.2627]],

        [[0.1922, 0.1843, 0.2000,  ..., 0.1412, 0.1412, 0.1294],
         [0.2000, 0.1569, 0.1765,  ..., 0.1216, 0.1255, 0.1333],
         [0.1843, 0.1294, 0.1412,  ..., 0.1333, 0.1333, 0.1294],
         ...,
         [0.6941, 0.5804, 0.5373,  ..., 0.5725, 0.4235, 0.4980],
         [0.6588, 0.5804, 0.5176,  ..., 0.5098, 0.4941, 0.4196],
         [0.6275, 0.5843, 0.5176,  ..., 0.4863, 0.5059, 0.4314]]]), 3)
['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

cat

TensorBoard输出：
在这里插入图片描述