同济子豪兄带我学pytorch图像分类-task01(数据集准备)

news2024/12/24 9:15:27

学习准备:

本机配置环境的过程很繁琐,考虑时间的问题,直接租一个云服务器。

学习过程中代码没有出现任何问题,代码具有很高的时效性。竟然没有一个语法报错。

所有图片均来源于网络,若有侵犯,多有抱歉

学习中遇到的问题:

  • 在准备数据的时候,我自己爬取图片,每组图片都需要花3分钟,17组。但是貌似有已经下载好的数据集,不用爬虫程序怼着网站爬,这里浪费很多时间,还好,最后还是能够掐着点完成任务了。
  • 这里的文件是什么,我在旁边的文件栏没有找到。 

学习过程中的收获:

本次学习的目标就先是把整个项目都给跑一遍,很多深层次的原理,没有太多时间去研究。但还好我对jupyter笔记本的认知加深了,竟然可以在这里编写markdown式的文字,对代码块进行分块,同时巩固了一些markdown的语法。

第一步:服务器的环境配置

这是我第一次租这个东东,虽然我连cuda,GPU到底是什么,都还不清楚。希望我能够尽早明白这些名词。

安装配置环境:

配置环境倒是很快,但是数据集的下载是真的慢。200个图片下载一次需要三分钟

 爬取200张柚子图片

 

好的,我的数据下载出错了

下载数据集

 

统计图像尺寸分布

 

划分训练集和测试集

 

展示部分数据

租机时间到了。

训练集和测试集的划分 

数据量统计

 

总结:

学习过程的收获:

在学习本课程的过程中,很多之前学到的linux的语法知识,markdown的语法都用上了。

服务器跑代码实在是节省时间,感谢子豪兄还能提供这么好的gpu平台,记得上次配置一个pytorch环境配置一天多。。。感谢船长的提醒,督促我完成Task01的学习。

学习的不足:

没有足够的时间去学习源码,很早就结束了。希望下次学习能够规划好时间,把代码都能够研究明白。没有认真准备这个数据集,本来还在家旁边的超市拍了许多蔬菜水果的照片的。只能拿这个现有的数据集了,可能会导致学习过程中遇到的问题就会少很多。

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