小土堆pytorch

anaconda安装

pip list 可以看有哪些package包

nvidia-smi查看显卡的状态

安装pytorch

检验pytorch是否安装成功，以及是否pytorch是否可以使用gpu。

(1)查看conda版本

conda --version 或 conda -V

(2)更新conda（将conda自身更新到最新版本）

conda update conda

(3)创建虚拟环境

conda create -n res python=3.7

(4)激活虚拟环境

conda activate res

(5)退出虚拟环境

conda deactivate

(6)删除虚拟环境

conda remove -n env_name --all 或 conda remove --name env_name --all

(7)列出所有虚拟环境

conda env list 或 conda info --envs

(8)列出当前环境的所有包

conda list

(9)安装第三方包

conda install dill 或 pip install dill

(10)卸载第三方包

conda uninstall dill 或 pip uninstall dill
dir()：能让我们知道工具箱以及工具箱的分隔区有什么东西

help()：能让我们知道每个工具是如何使用的，工具的使用方法

DataSet类

import os
from torch.utils.data import Dataset
import torchvision
from PIL import Image

'''
demo1:使用PIL打开一个图片
windows下所有的绝对路径都要把\换成\\
不然就会报错：
OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'D:\\pycharm download\torch\\dataset\train\x07nts\x013035.jpg'
'''
# img_path = "D:\\pycharm download\\torch\\dataset\\train\\ants\\0013035.jpg"
# img = Image.open(img_path)
# img.show()

'''
demo2:使用os.listdir打开一列图片
输出：
['0013035.jpg', '1030023514_aad5c608f9.jpg', '1095476100_3906d8afde.jpg', '1099452230_d1949d3250.jpg', '116570827_e9c126745d.jpg', '1225872729_6f0856588f.jpg', '1262877379_64fcada201.jpg', '1269756697_0bce92cdab.jpg', '1286984635_5119e80de1.jpg',
'''
# dir_path = "dataset/train/ants"
# img_path_list = os.listdir(dir_path)
# print(img_path_list)


'''
demo3：实现自己的dataset类
继承的类，必须实现父类的所有接口/重写方法
继承dataset就是要实现/重写__init__  __getitem__
'''
# class MyData(Dataset):
#
#     def __init__(self):
#         pass
#
#     def __getitem__(self, item):
#         pass


class MyData(Dataset):

    def __init__(self, root_dir, label_dir):
        # self就是把root dir变成一个class中全部def都可以使用的全局变量
        # 设root dir=dataset/train
        self.root_dir = root_dir
        # 设label dir=ants
        self.label_dir = label_dir
        self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)
        # if label dir = ants, then path=dataset/train/ants
        # os.listdir could list all ants img 的名字 如0013035.jpg
        # img path是一个list
        self.img_path = os.listdir(self.path)

    def __getitem__(self, idx):
        """
        对MyData对象使用索引操作就会自动来到这个函数下边，双下划线是python中的魔法函数
        :param idx:
        :return:
        """
        img_name = self.img_path[idx]
        # 名字是0013035.jpg的图片的路径
        img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name)
        img = Image.open(img_item_path)
        label = self.label_dir
        return img, label

    # 再写一个获取数据集长度的魔法函数
    def __len__(self):
        return len(self.img_path)


'''
demo4:获取蚂蚁数据集dataset
'''
root_dir = "./dataset/train"
label_dir = "ants"
ants_dataset = MyData(root_dir, label_dir)
# print(ants_dataset[0])
# # output:(<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=768x512 at 0x28C66665EE0>, 'ants')
# img, label = ants_dataset[0]
# img.show()
# print(label)

'''
demo5：再来获取蜜蜂的数据集
'''
root_dir = "./dataset/train"
label_dir = "bees"
bees_dataset = MyData(root_dir, label_dir)

'''
demo6:dataset数据集拼接
'''
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset

TensorBoard的使用展示数据

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from tu_demo1 import MyData

'''
demo1:summary writer的介绍
Writes entries directly to event files in the log_dir to be consumed by TensorBoard. 
SummaryWriter把实体直接写入一个目录里边，这个目录可以被TensorBoard读取，然后画成图
SummaryWriter常用只有1个参数log_dir
Example：
    传入log dir参数
    writer = SummaryWriter("my_experiment")
    # folder location: my_experiment，比如后边常写的logs
    comment参数可以给log dir后边加后缀
    writer = SummaryWriter(comment="LR_0.1_BATCH_16")
    # folder location: runs/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.localLR_0.1_BATCH_16/
    #                  runs/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.local是默认的目录
'''
# writer = SummaryWriter("logs")

# writer.add_image()
# writer.add_scalar()

# writer.close()
tensorboard --logdir=logs --port=6007#在指定的端口打开summarywrite类目录

'''
demo2：写标量数据
tag (string): Data identifier 标识符，表名
scalar_value (float or string/blobname): Value to save  y轴
global_step (int): Global step value to record          x轴
'''
# writer = SummaryWriter("logs")
#
# for i in range(100):
#     writer.add_scalar("y=x summary", i, i)
#     writer.add_scalar("y=2x summary", 2*i, i)
#
# writer.close()


'''
demo3：写图片数据
tag (string): Data identifier
img_tensor (torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname): Image data
global_step (int): Global step value to record
写图片，要求图片必须是上面的三种类型，我们使用numpy来改变图片数据类型

使用numpy array会报错，因为你的图片维度顺序不符合writer的要求，报错如下：
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 512)
改正如下，使用dataformats='HWC'向writer说明我们的三位顺序是HWC：
writer.add_image('my_image_HWC', img_HWC, 0, dataformats='HWC')
可以在控制台简单运行一下代码print(img_array.shape)，就知道顺序了
'''
# writer = SummaryWriter("logs")
#
# image_path = "dataset/train/ants/0013035.jpg"
# img_pil = Image.open(image_path)
# img_array = np.array(img_pil)
#
# # writer.add_image("img test", img_array, 1)
# writer.add_image("img test", img_array, 1, dataformats='HWC')
# writer.close()

'''
demo4:练习使用图片写入
'''
# 获取数据集
root_dir = "./dataset/train"
label_dir = "ants"
ants_dataset = MyData(root_dir, label_dir)
# 写入board
step = 1
writer = SummaryWriter("logs")
for img, label in ants_dataset:
    img_array = np.array(img)
    print(type(img_array), img_array.shape)
    print("正在写入第{}张图片".format(step))
    writer.add_image("ants images", img_array, step, dataformats='HWC')
    step = step + 1
# 最后一定关闭writer
writer.close()
# 第117张图片的shape是（300，300）没有第三维数据，写不进去，会报错，但是board能存116个
# 有解决办法的欢迎联系我

transforms是用来对图片进行处理

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms

'''
demo1:tosensor简单使用 
tosensor：
Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor
example:
    pil --> tensor
    tensor([[[0.3137, 0.3137, 0.3137,  ..., 0.3176, 0.3098, 0.2980],
             [0.3176, 0.3176, 0.3176,  ...,
'''
# 获取pil类型图片
img_path = "dataset/train/ants/0013035.jpg"
img = Image.open(img_path)
# 创建需要的transforms工具，并给工具起名字
tensor_trans = transforms.ToTensor()
# 使用工具，根据工具需要的参数自行选择传递
tensor_img = tensor_trans(img)#ctrl+p查看函数需要的参数
print(tensor_img)

"""
demo2:为什么需要tensor数据类型
因为tensor包含了一些属性是计算神经网络是必不可少的
grad：梯度
device：设备
is CUDA：
requires grad：保留梯度
"""
# tensor_img.grad = 0
# tensor_img.requires_grad = False

'''
demo3:使用tensor数据类型写入board
'''
writer = SummaryWriter("logs")
writer.add_image('tensor img', tensor_img, 1)
writer.close()
执行tensorboard --logdir=logs --port=6007命令#在指定的端口打开summarywrite类目录

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
class Person:
    def __call__(self,name):
        print("__call__"+name)
    
    def hello(self,name):
        print("hello"+name)
person=Person()
person("zhangsan")
person.hello("list")

'''
demo1:魔法函数
实例化一个对象之后，如果这个对象可以不用.方法名，而是可以直接传参数，那说明这个对象就有一个对应的魔法函数
比如getitem call len
'''
img_path = "dataset/train/ants/0013035.jpg"
img = Image.open(img_path)
writer = SummaryWriter('logs')

'''
demo2:compose的用法
compose就是一个指定一个transform操作序列，定义了一条加工流水线
Example:
    >>> transforms.Compose([
    >>>     transforms.CenterCrop(10),
    >>>     transforms.PILToTensor(),
    >>>     transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
    >>> ])
'''

'''
demo3:normalize的用法
计算方法：output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
说人话：该像素上的值减去均值，再除以方差
'''
trans_norm = transforms.Normalize([5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])//因为rgb是三个通道，所以需要三个均值和三个标准差
trans_tensor = transforms.ToTensor()
img_tensor = trans_tensor(img)
img_norm = trans_norm(img_tensor)

writer.add_image('norm img', img_norm)
# 在board中可以看到norm之后图片变化很大，因为故意设的均值很大

'''
demo4:resize的用法
Resize the input image to the given size.
注意如果给了一个int就是变为正方形，给（H，W）才是H W
resize不会改变图片的数据类型
'''
#img PIL->img_resize PIL
trans_resize = transforms.Resize((512, 500))
img_resize = trans_resize(img)
#img_resize PIL->img_resize tensor
img_resize = trans_tensor(img_resize)
print(img_resize)

'''

demo5:random crop
随机剪一个指定尺寸的新图片,循环十次。
'''
trans_randomcrop = transforms.RandomCrop(500)
trans_compose = transforms.Compose([
    trans_randomcrop,
    trans_tensor
])
for i in range(10):
    img_crop_tensor = trans_compose(img)
    writer.add_image('crop tensor', img_crop_tensor, i)

writer.close()

dataset处理以及dataloader

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

'''
demo1:使用torchvision获取数据集
前面是数据的类型，后面是图片的标签 数字对应类别
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x22F00A48F10>, 6)
类别：
['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
'''
# train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, download=True)#root="./dataset"指的是下载位置
# test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True)
# print(train_set[0])#打印图片信息
# print(train_set.classes)#打印数据集的类别
# img, target = train_set[0]#返回图片数据img和类别下标target
# print(train_set.classes[target])
# img.show()#展示图片

'''
demo2:使用compose对数据集做transform操作
'''
dataset_trans = transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor()
])#只对数据集进行totensor的操作
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, transform=dataset_trans, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, transform=dataset_trans, download=True)

writer = SummaryWriter('logs')
for i in range(10):
    img, target = train_set[i]
    writer.add_image('test torchvison compose', img, i)

writer.close()

​
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms

'''
demo1:使用torchvision获取数据集
前面是数据的类型，后面是图片的标签 数字对应类别
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x22F00A48F10>, 6)
类别：
['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
'''
# train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, download=True)#root="./dataset"指的是下载位置
# test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True)
# print(train_set[0])#打印图片信息
# print(train_set.classes)#打印数据集的类别
# img, target = train_set[0]#返回图片数据img和类别下标target
# print(train_set.classes[target])
# img.show()#展示图片

'''
demo2:使用compose对数据集做transform操作
'''
dataset_trans = transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor()
])#只对数据集进行totensor的操作
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, transform=dataset_trans, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, transform=dataset_trans, download=True)

writer = SummaryWriter('logs')
for i in range(10):
    img, target = train_set[i]
    writer.add_image('test torchvison compose', img, i)

writer.close()

​

​import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms

'''
demo1:dataloader的简单使用
batch size：loader能每次装弹4枚进入枪膛，或者理解每次抓四张牌
shuffle：每次epoch是否打乱原来的顺序，就像打完一轮牌后，洗不洗牌
drop last：最后的打他不够一个batch 还要不要了。比如100张图片其中每3张是一个batch，会余下一张图片。选择true就会被舍去，选择false最后一个batch就会是1张图片
'''
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

train_loader = DataLoader(dataset=train_set, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
test_loader = DataLoader(dataset=test_set, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
#测试数据集中第一张图片集target
img, target = test_set[0]
print(img.shape)
print(target)
# 使用board可视化
writer = SummaryWriter("logs")
step = 0
for data in test_loader:
    imgs, targets = data
    # print(imgs.shape)#torch.size([4,3,32,32])也就是4张图片3通道32*32
    # print(targets)

    # 这里如果你用add image会报错，因为这个方法只能一次写一个图片，你必须换add images方法来写入带有批处理的图片
    # writer.add_image("test set loader", imgs, step)
    writer.add_images("test set loader", imgs, step)
    step = step + 1

writer.close()

import torch
from torch import nn

"""
demo1:写一个最基本的神经网络都要哪些骨头
两个骨头就是骨架：__init__ forward
"""
class Tudui(nn.module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()#调用父类的初始化函数

    def forward(self, input):#定义神经网络的运算步骤
        output = input + 1
        return output
tudui = Tudui()
x = torch.tensor(1.0)
output = tudui(x)
print(output)
"""
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)

    def forward(self, x):#x表示的是输入
        x = F.relu(self.conv1(x))#x经过一次卷积外加一次非线性处理
        return F.relu(self.conv2(x))#x再经过一次卷积外加一次非线性处理