书接上回（二）

#pycharm里边的注释就是#，多行一起注释呢就是全部选中然后control+/即可

一、YOLO的自定义数据集

1.字符串的split（）用法：去除字符串开头和结尾的空字符串

空格 （你按空格键打出来的 " "）

换行符 （你按回车产生的 \n）

制表符 （你按 Tab 键产生的 \t）

2.target.extend([...]) 的意思是：

把一个新列表里的所有元素，一个个拆出来，依次添加到 target 这个列表的末尾。

extend和append的一个区别

下面是append

下面是extend

3.依旧设置断点，线程里的image右键view，再转换维数，就可以看到图片

二、简单回顾数据集

三、自定义模型

torch.nn --- PyTorch 2.13 documentation

去pytorch官网->Docs->pytorch->torch.nn(因为是neural network神经网络)

可以看到以下几种典型的网络模型结构（积木）

需要知道这几个网络模型结构的：

1.干什么的

2.输入和输出分别是什么**（因为需要和别的层进行连接呀）**

而网络模型就是积木搭建的

四、Container-Module

Module --- PyTorch 2.13 documentation

下图是官网摘出来的

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Model(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        return F.relu(self.conv2(x))

自己写代码

关于control+鼠标点击可以跳转

模型可视化

通过onnx：Netron

然后浏览器搜netron这个网站，把onnx的文件直接从文件夹里拖进在线网址