创建虚拟环境
python控制台，jupyter notebook,python文件运行的差异，后续结合使用三者。
jupter主要可以对代码进行分割单独运行，主要做一些探索性工作。
数据集的常见存储模式
1、以标签命名图像。
2、单独存储图像的地址。
加载数据集：
dataset 和dataloader类，dataset
dataset获取每一个数据及其label,以及数据的个数。
你可以把 Dataset 想象成一个超级收纳箱，里面存放着机器学习模型要学习的所有数据。这些数据可以是各种各样的，比如图片、文字、数字等。它把这些数据按照一定的规则整理好，方便模型随时取用。
在命令行获取单个图像的数据集：
首先获取图像地址（相对地址较好）。
获取所有图像地址，导入os，创建所有图片的列表。
看到每个变量对应的属性（控制台的优点）
得到图像集列表的逻辑如下，将根目录与本图形数据分开:
root_dir=""
lable_dir=""
path=os.path.join(root_dir,lable_dir)
img_path=os.listdir(path)
TensorBoard是个"魔法工具"：
模型可视化
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展示计算图：能把模型内部结构清晰呈现，看清各层连接与数据流向，助你明白模型构造。
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查看模型参数：以图展示参数变化，让你知晓模型学习时参数的调整情况。
训练过程监控
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损失函数可视化：将损失函数绘成曲线，依曲线走势判断模型训练好坏，便于调整方法。
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评估指标展示：展示准确率等指标变化，方便对比选最优模型。
数据可视化
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输入数据可视化：可展示输入数据样子，助你了解模型学习的数据情况。
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特征可视化：呈现模型学习时关注的数据特点，利于理解其学习和决策依据。
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