1_初识pytorch

之前完全没有了解过深度学习和pytorch，但现在因为某些原因不得不学了。不得不感叹，深度学习是真的火啊。纯小白，有错的欢迎指正~

参考视频：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili

不得不夸一句，这个老师讲的很仔细了，并且他排查错误和查找函数使用方法的方式让我受益匪浅。

顺带提一嘴，因为项目原因，我没有使用老师用的pycharm，用的是vscode。

教学视频中所使用的数据集可以去翻找评论区，里面就有。

下载过程我就不重复了，其实我也重下了好几次，一度崩溃了，一不小心c盘就爆了o(╥﹏╥)o。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

目录

加载数据初认识

Dataset

Dataloader

Tensorboard的使用

 Transform的使用

常见的Transform.py文件中所使用的类

ToPILImage类

Normalize类

Resize类

 Compose类

RandomCrop类

总结

torchvision中的数据集使用

---

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

加载数据初认识

pytorch中带有加载处理数据的工具，以下就是其中两个很常用到的工具。

Dataset

作用：提供一种方式获取数据及label、告诉我们总共有多少数据。

也就是说，我们可以通过重写这个类，来构造我们自己的数据集，方便后面进行深度学习的训练操作。

引入方式如下：

#注意大小写，这里导入的是Dataset类，不是dataset文件
from torch.utils.data import Dataset

 跟着up主学习了一种新的掌握新工具的方式，使用python中自带的help函数可以快速查看用法。比如这个dataset。

在vscode中直接输入:

help(Dataset)

 运行之后会在终端出现如下内容：

class Dataset(typing.Generic)|  Dataset(*args, **kwds)||  An abstract class representing a :class:`Dataset`.|
'''
以下这段提到，所有继承Dataset的子类都需要重写__getitem__方法，可有选择的重写__len__方法
'''|  All datasets that represent a map from keys to data samples should subclass|  it. All subclasses should overwrite :meth:`__getitem__`, supporting fetching a|  data sample for a given key. Subclasses could also optionally overwrite|  :meth:`__len__`, which is expected to return the size of the dataset by many|  :class:`~torch.utils.data.Sampler` implementations and the default options|  of :class:`~torch.utils.data.DataLoader`.||  .. note::|    :class:`~torch.utils.data.DataLoader` by default constructs a index|    sampler that yields integral indices.  To make it work with a map-style|    dataset with non-integral indices/keys, a custom sampler must be provided.||  Method resolution order:|      Dataset|      typing.Generic|      builtins.object||  Methods defined here:||  __add__(self, other: 'Dataset[T_co]') -> 'ConcatDataset[T_co]'||  __getitem__(self, index) -> +T_co
-- More  --

 那么接下来，我们就来写一个类继承Dataset类：

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import image
import os
class MyData(Dataset):#自定义构造方法，这里我们希望获取图片路径，把图片读入def __init__(self,root_dir,label_dir):self.root_dir=root_dirself.label_dir=label_dirself.path=os.path.join(root_dir,label_dir)self.img_path=os.listdir(self.path)#重写__getitem__方法，这个方法的重写可以帮助我们调取数据集中的某一个数据def __getitem__(self, index):img_name=self.img_path[index]img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)img=image.open(img_item_path)label=self.label_dirreturn img,label#返回数据集长度（数据的个数）def __len__(self):return len(self.img_path)root_dir="d:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train"
ants_label_dir="ants"
#实例化对象，传入构造参数后，这个对象就已经导入了我们想要的数据集
ants_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)
#使用索引的方式，这里的[index]与上面__getitem__函数中的index相对应，可以单独调出其中某一张图片（数据）
img,label=ants_dataset[0]

Dataloader

作用：为后面的网络提供不同的数据形式

提示：这个可以放到这一篇结尾看。有用到后面的知识！

DataLoader 在内部使用 Dataset 对象来加载数据。它接收一个 Dataset 对象作为参数，并从该对象中按需加载数据。因此，Dataset 提供了数据的抽象表示和访问接口，而 DataLoader 则封装了批处理和数据加载的逻辑。

个人理解为，dataset之前有讲，其实是我们自定义一个类继承它，就可以实现完整的数据集的导入(它会告诉程序数据集在什么地方)；而在训练模型过程中，我们使用dataloader来抽取其中的某一些数据。

这里照搬官方文档的定义，当然大家可以选择自己去官网看：

网址：torch.utils.data — PyTorch 2.4 documentation

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=None, persistent_workers=False, pin_memory_device='')

 介绍一下这个类的常用参数，部分会以视频上老师说的打牌例子来介绍，假如说dataset就是一摞牌，那么dataloader就是我们抽到手里的牌：

• dataset：我们的数据集
• batch_size:指定每一次取数据集中的多少个数据，默认1（一次抽取多少张牌）
• shuffle:指定数据集在每次抽取时是否重新排列，默认False（每次抽牌前是否洗牌）
• num_workers:采用单进程还是多进程，默认为0
• drop_last:当除不尽时，是否舍弃）（比如一共有100张牌，要求每次取三张，那么到最后有1张多余，这个参数用于设置是否把最后一张舍弃掉）

 上视频截图：

 

 当设置batch_size为4时，dataloader会从dataset中抽取四个数据出来，并将他们的img打包为imgs，把target打包为targets。

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
tensor_trans=torchvision.transforms.ToTensor()
#注意这里传入的是一个列表
trans_compose=torchvision.transforms.Compose([tensor_trans])
#准备一个测试数据集
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True,transform=trans_compose)
test_loader=DataLoader(dataset=test_set,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)#测试集中的第一张图片及target
img,target=test_set[0]
print(img.shape)
print(target)for data in test_loader:imgs,targets=dataprint(imgs.shape)print(targets)

打印结果的部分截图：

imgs打印:torch,Size([4,3,32,32])：4代表4张图片；3代表3通道；32，32代表32*32大小的图片

下面的tensor代表targets

我们也可以使用tensorboard查看一下结果：

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
tensor_trans=torchvision.transforms.ToTensor()
#注意这里传入的是一个列表
trans_compose=torchvision.transforms.Compose([tensor_trans])
#准备一个测试数据集
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True,transform=trans_compose)
test_loader=DataLoader(dataset=test_set,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)#测试集中的第一张图片及target
# img,target=test_set[0]
# print(img.shape)
# print(target)writer=SummaryWriter("Logs")
step=0
for data in test_loader:imgs,targets=data# print(imgs.shape)# print(targets)writer.add_images("test_data",imgs,step)step=step+1writer.close()

 这里忘改batch_size了，老师视频上把这个改成了64，所以我这里仍是4张图片一组，可以看到结果是这样的：

Tensorboard的使用

TensorBoard 是 TensorFlow 的一个可视化工具，用于展示 TensorFlow 训练过程中的各种数据和指标。它提供了一个直观的界面，帮助开发者更好地理解、调试和优化他们的机器学习模型。

主要功能包括：

1. 可视化模型图：

   • TensorBoard 可以展示 TensorFlow 模型的计算图，这对于理解模型的结构和流程非常有帮助。你可以在 TensorBoard 中清晰地看到各个层之间的连接和数据流动。

2. 训练指标：

   • 在训练过程中，TensorBoard 可以实时地展示训练和验证集的损失值、准确率、学习率等指标的变化情况。这些指标可以帮助开发者监控模型的训练进度和性能表现。

3. 直方图和分布图：

   • TensorBoard 可以展示各个变量的直方图和分布图。这些图表能够帮助你了解权重、偏置和梯度等变量的分布情况，有助于调试和优化模型的训练过程。

4. 嵌入式数据可视化：

   • 如果你的模型包含嵌入层（Embedding），TensorBoard 可以将嵌入向量在高维空间中进行可视化，帮助你理解和分析这些向量的含义和关系。

5. 计算图的操作和时间线：

   • TensorBoard 还提供了一个操作面板，显示图中的操作（ops）和其用法。此外，时间线功能可以帮助你查看 TensorFlow 操作在时间上的分布和性能瓶颈。

使用 TensorBoard 需要将相关数据写入到 TensorFlow 的事件文件中，然后通过命令行启动 TensorBoard 服务，可以在浏览器中查看可视化界面。

但现在，tensorboard不仅可以在tensorflow中使用，也可以单独使用，它将会对我们理解模型的训练过程十分有帮助，因此来简单学习它的使用方法。

在py文件中导入tensorboard：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

按住ctrl鼠标单击SummaryWriter可以查看这个类的使用方法，其中提供了一个使用例子：

"""
Examples::from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# create a summary writer with automatically generated folder name.writer = SummaryWriter()# folder location: runs/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.local/# create a summary writer using the specified folder name.writer = SummaryWriter("my_experiment")# folder location: my_experiment# create a summary writer with comment appended.writer = SummaryWriter(comment="LR_0.1_BATCH_16")# folder location: runs/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.localLR_0.1_BATCH_16/"""

接下来，我们介绍两个常用的方法：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
#实例化对象
writer=SummaryWriter("Logs")
'''
将要介绍的方法：
writer.add_scalar()
writer.add_image()
'''
writer.close()

先来看add_scalar()，还是查看官方文档中给的：

"""Add scalar data to summary.Args:tag (str): Data identifierscalar_value (float or string/blobname): Value to saveglobal_step (int): Global step value to recordwalltime (float): Optional override default walltime (time.time())with seconds after epoch of eventnew_style (boolean): Whether to use new style (tensor field) or oldstyle (simple_value field). New style could lead to faster data loading.
-----------------------------------------------------------------------------------以上这段话在介绍这个方法所包含的形参，tag其实就是图表的标题，global_step是横轴，      
scalar_value是纵轴。其他参数相对不重要
-----------------------------------------------------------------------------------Examples::from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter()x = range(100)for i in x:writer.add_scalar('y=2x', i * 2, i)writer.close()Expected result:.. image:: _static/img/tensorboard/add_scalar.png:scale: 50 %"""

 如图所示：

就拿上述代码给的例子来实践一下：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
x = range(100)
for i in x:writer.add_scalar('y=2x', i * 2, i)
writer.close()

运行代码，可以看到右边文件夹中多了一个子文件夹（Logs）：

接下来在终端找到Logs文件夹下，然后输入：

tensorboard --logdir=D:\vscodeProjects\Logs

 ↑ 记得是使用绝对地址，相对地址会出错的。如图：

打开链接就可以看到：

 Transform的使用

在 PyTorch 的 torchvision 库中，transform（转换）指的是一系列的图像预处理操作，用于在数据加载过程中对图像进行变换和处理。这些变换可以应用于数据集的图像，以便于在训练过程中增强数据、标准化数据或使数据更适合于模型训练。

导入：

from torchvision import transforms

通过transform.py文件中的ToTensor类，可以实现图像转换为张量的操作，方便后续数据的训练。

from torchvision import transforms
from PIL import Image
#导入图片
img_path="D:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
img=Image.open(img_path)#转换张量
tensor_trans=transforms.ToTensor()
tensor_img=tensor_trans(img)

 视频讲解截图：

这里有一个小的注意事项，ToTensor类接受两种类型的数据：PIL的image类型和numpy的ndarray，因此：

img_path="D:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"'''可以使用Image读取图像'''
img=Image.open(img_path)'''也可以使用opencv读取图像，这个读入的类型就是ndarray'''
cv_img=cv2.imread(img_path)

常见的Transform.py文件中所使用的类

以上的讲解把图像的输入和输出给讲解了。总结一下，输入其实就是两种方式：一个是image格式，一个是ndarray格式，而输出则是使用Transform.py文件中的ToTendor类将上述两种格式转换成tensor（张量）输出，方便后续的操作。

ToPILImage类

作用：把tensor类型或ndarray类型转换回image类型

"""Convert a tensor or an ndarray to PIL Image - this does not scale values.This transform does not support torchscript.Converts a torch.*Tensor of shape C x H x W or a numpy ndarray of shapeH x W x C to a PIL Image while preserving the value range.Args:mode (`PIL.Image mode`_): color space and pixel depth of input data (optional).If ``mode`` is ``None`` (default) there are some assumptions made about the input data:- If the input has 4 channels, the ``mode`` is assumed to be ``RGBA``.- If the input has 3 channels, the ``mode`` is assumed to be ``RGB``.- If the input has 2 channels, the ``mode`` is assumed to be ``LA``.- If the input has 1 channel, the ``mode`` is determined by the data type (i.e ``int``, ``float``,``short``)... _PIL.Image mode: https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/concepts.html#concept-modes"""

Normalize类

transforms.Normalize 是 torchvision 中的一个转换函数，用于对张量进行标准化处理。它的作用主要是将输入张量的每个通道进行标准化，使得每个通道的均值和标准差符合指定的数值，从而使数据分布更加标准化和稳定。

具体来说，transforms.Normalize 的作用包括：

1. 数据标准化：

   • 对每个通道进行标准化处理，使得数据在经过标准化后，每个通道的均值为给定的 mean，标准差为给定的 std。
   • 这种标准化确保了数据分布的稳定性和一致性，有助于提升模型训练的效果和稳定性。

2. 影响模型收敛速度：

   • 标准化后的数据分布更加接近标准正态分布或者某个预期的分布，有助于优化算法（如梯度下降）更快地收敛到最优解。

3. 防止数据范围过大：

   • 在深度学习中，如果输入数据的范围过大，可能会导致激活函数输出非常大的值，从而使得梯度消失或爆炸。标准化可以帮助限制数据的范围，避免这些问题的发生。

"""Normalize a tensor image with mean and standard deviation.This transform does not support PIL Image.Given mean: ``(mean[1],...,mean[n])`` and std: ``(std[1],..,std[n])`` for ``n``channels, this transform will normalize each channel of the input``torch.*Tensor`` i.e.,``output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]``.. note::This transform acts out of place, i.e., it does not mutate the input tensor.Args:mean (sequence): Sequence of means for each channel.std (sequence): Sequence of standard deviations for each channel.inplace(bool,optional): Bool to make this operation in-place."""

示例：

from torchvision import transforms
from PIL import Imageimg_path = "D:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
img = Image.open(img_path)# 将 PIL 图片转换为 PyTorch 的张量
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)# 输出张量中第一个通道、第一个像素的像素值
print(tensor_img[0][0][0])# 定义标准化转换，均值和标准差都为 0.5
trans_norm = transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])# 对张量化后的图像进行标准化
img_norm = trans_norm(tensor_img)# 输出标准化后张量中第一个通道、第一个像素的像素值
print(img_norm[0][0][0])

Resize类

transform.Resize 类是 torchvision 中的一个转换类，用于调整图像的尺寸大小。其主要作用是将输入的 PIL 图像或者张量（Tensor）调整为指定的尺寸。

"""Resize the input image to the given size.If the image is torch Tensor, it is expectedto have [..., H, W] shape, where ... means an arbitrary number of leading dimensionsArgs:size (sequence or int): Desired output size. If size is a sequence like(h, w), output size will be matched to this. If size is an int,smaller edge of the image will be matched to this number.i.e, if height > width, then image will be rescaled to(size * height / width, size)."""

from torchvision import transforms
from PIL import Image
import cv2
#导入图片
img_path="D:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
img=Image.open(img_path)#转换张量
tensor_trans=transforms.ToTensor()
tensor_img=tensor_trans(img)trans_resize=transforms.Resize((512,512))
img_resize=trans_resize(img)
print(img_resize)'''
运行输出：
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x272ACCEE7C0>'''

 Compose类

可以注意到，上述使用resize变换前后都是image类型，为了方便操作，transform提供了一个类专门用来自定义流水线工程。我们可以把任意多个transform组合起来封装成一个compose对象，然后就可以简化我们的步骤了。

作用：把多个transform操作结合在一起。

"""Composes several transforms together. This transform does not support torchscript.Please, see the note below.Args:transforms (list of ``Transform`` objects): list of transforms to compose.Example:>>> transforms.Compose([>>>     transforms.CenterCrop(10),>>>     transforms.PILToTensor(),>>>     transforms.ConvertImageDtype(torch.float),>>> ]).. note::In order to script the transformations, please use ``torch.nn.Sequential`` as below.>>> transforms = torch.nn.Sequential(>>>     transforms.CenterCrop(10),>>>     transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),>>> )>>> scripted_transforms = torch.jit.script(transforms)Make sure to use only scriptable transformations, i.e. that work with ``torch.Tensor``, does not require`lambda` functions or ``PIL.Image``."""

from torchvision import transforms
from PIL import Image
import cv2
#导入图片
img_path="D:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
img=Image.open(img_path)#将resize和totensor操作流水线化
trans_resize=transforms.Resize((512,512))
tensor_trans=transforms.ToTensor()
#注意这里传入的是一个列表
trans_compose=transforms.Compose([trans_resize,tensor_trans])
#对图像只需要调用compose对象即可进行resize和totensor操作
img_resize_2=trans_compose(img)

RandomCrop类

主要作用是从输入的图像或张量中随机裁剪出指定大小的区域。

from torchvision import transforms
from PIL import Image
import cv2
#导入图片
img_path="D:\\Desktop\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
img=Image.open(img_path)
transforms.RandomCrop
tensor_trans=transforms.ToTensor()
trans_random=transforms.RandomCrop(512)
#注意这里传入的是一个列表
trans_compose_1=transforms.Compose([trans_random,tensor_trans])
#对图像只需要调用compose对象即可进行resize和totensor操作
img_compose_1=trans_compose_1(img)
print(img_compose_1)

总结

1、关注每个工具的输入输出类型。

2、多看官方文档。

3、关注方法所需要的参数。

torchvision中的数据集使用

官方文档网址：

https://pytorch.org/docs/stable/index.html

import torchvision
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True)
print(test_set[0])

这里提一嘴，用相对路径下载后，我以为它会在当前py文件所在的文件夹的上级文件夹下新建dataset文件夹，但没想到它跑到了我之前建立的那个Logs文件夹下：

原因在于我的命令行仍停留在Logs文件夹里，记得执行cd..命令返回：

import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
dataset_transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
])
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True,transform=dataset_transform)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True,transform=dataset_transform)writer=SummaryWriter('p1')
for i in range(10):img,tarfet=test_set[i]writer.add_image("test_set",img,i)writer.close()

命令行运行：

结果成功：