了解数据

Q：我现在什么基础也没有，我要学习深度学习，学习cv，学习nlp。

A：首先我们知道，深度学习是建立在数据集的基础上。现在呢，我要有数据，数据可以选择官网下载，或者自己手机上随便找些数据。

假设我有下图人民币数据，有100张一元人民币和一百张100元人民币，总共200张，使用代码划分为训练，验证，测试集比例为8:1:1

现在我有数据啦，但怎么训练呢，就要了解epoch，iteration，batchsize

Epoch：是整个训练集数据样本都输入到模型里面了，称为一个epoch。

iteration：是一批样本输入到模型中，就称为一个iteration。

batchsize：是批大小，假设我们有一个数据集，里面包含80张图片，我把batchsize设置为8，那么我们需要10个iteration才能训练完整个数据集，就是一个epoch。

代码加载数据

现在我们知道了数据集，那么用代码怎样实现加载呢，就会用到pytorch框架里面的dataset，dataloader，或者tensorflow，mxnet框架里面的数据加载的方法。我们要设置读取数据集的硬盘路径，

接下来构建dataset和dataloader

#构建MyDataset实例

train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)

valid_data = RMBDataset(data_dir=valid_dir, transform=valid_transform)

#构建DataLoder

train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

valid_loader = DataLoader(dataset=valid_data, batch_size=BATCH_SIZE)

上面是准备工作，具体的开始在

for i, data in enumerate(train_loader):
    #print(data)
    # forward
    inputs, labels = data

    outputs = net(inputs)

可以看到train_loader里面会调用RMBDataset，那么下图就是这个类，最主要的就是__getitem__函数的编写。输入框架中随机打乱的index，得到数据和标签。因此，pytorch会从dataset里面shuffle=True的条件下，随机打乱形成index，复写__getittem__函数，将下标index输入，实现自己的功能。

因此最终获取数据出来的结果为：获取到图片的路径，然后用image读取出来。

我们现在开始训练，拿到train_loader里面的值，就可以了。

数据预处理

当然上面的步骤只是单独的获取到了数据集，如果我们想要提高模型的泛化能力，就得使用transforms，对图片进行数据中心化，缩放，裁剪，填充等的一些操作，当然pytorch下的torchvision里面已经做好了基本的一些数据增强的操作。

那么我们就要知道，在框架中应该怎么写，根据上图RMBDataset这个类，在创建mydataset的时候就已经传进去框架里面指定好的数据增强类型。

# 构建MyDataset实例

train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)

valid_data = RMBDataset(data_dir=valid_dir, transform=valid_transform)

那么我们就需要知道，到底框架哪里执行transforms运算。

根据第二步，我们在getitem中获取到数据，下一步就是数据增强。