六天带你入门PyTorch深度学习(1/6)

之PyTorch初认识

Pytorch深度学习快速入门简易教程，适合所有新手学习打好框架基础
跟着我的节奏一步一步学，一周即可掌握

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import torch    #导入torch库，PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库

#查看当前机器的torch版本和cuda版本
print(torch.__version__)

#查看当前机器的gpu是否可用，可用即为True
torch.cuda.is_available()

dir(): 查看函数下的子函数

dir(torch.nn)

help() :查看函数的用法

help(torch.nn.Softmax)

from torch.utils.data import Dataset
import os   #处理图像
from PIL import Image   #打开图像

Dataset(): 获取数据及其标签

class Mydata(Dataset):
    def __init__(self,root_dir,label_dir):     #初始化：根据类创建实例时首先要运行的函数，为后面的函数提供全局变量self
        self.root_dir=root_dir
        self.label_dir=label_dir
        self.path=os.path.join(root_dir,label_dir)     #拼接地址
        self.img_path=os.listdir(self.path)   #该地址下的文件名转化为列表形式

    def __getitem__(self, idx):     #idx:图像的索引序号
        img_name=self.img_path[idx]
        img_item_path=os.path.join(self.path,img_name)
        img=Image.open(img_item_path)
        label=self.label_dir
        return img,label

    def __len__(self):
        return (len(self.img_path))

实例化

root_dir="../datasets/hymenoptera_data/train"
label_dir="ants"
ants_dataset=Mydata(root_dir,label_dir)
img,label=ants_dataset[1]
img,label