人工智能-深度学习-PyTorch数据读取实战【含详细源代码+数据集+图示分析】

（以RMB人民币二分类为例）

介绍

在深度学习任务中，数据读取是至关重要的一环。它影响着模型的训练速度和训练效果。本文将以PyTorch框架为例，介绍如何读取RMB人民币二分类数据集，并进行详细的代码解析和图示分析。

原理详解

PyTorch提供了多种数据读取方法，包括：

• 手动读取: 使用Python的内置文件操作函数读取数据。
• 第三方库: 使用第三方库，例如torchvision，读取数据。
• 自定义数据集: 创建自定义数据集类，实现数据读取逻辑。

本示例使用torchvision库读取RMB人民币二分类数据集。torchvision提供了丰富的图像处理和数据读取功能，可以简化数据读取过程。

应用场景解释

RMB人民币二分类任务广泛应用于金融、支付等领域。例如，银行可以使用该技术来识别假币，移动支付平台可以使用该技术来验证支付凭证。

算法实现

以下是使用PyTorch读取RMB人民币二分类数据集的代码实现：

import torch
from torchvision import transforms, datasets# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载训练数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder(root='./data