Pytorch初学

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:

复制代码
 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

  • 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。

  • 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

  • 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。

  • 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

  • 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。

  • 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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