小土堆pytorch学习笔记001

1、Pytorch环境的配置与安装。

(1)建议安装:Anaconda 

(2)检查显卡:GPU

(3)管理环境(不同版本的pytorch 版本不同):

conda create -n pytorch python=3.6

(4)检测自己的电脑是否可以使用:

2、pytorch编辑器的选择

(1)pycharm (下载社区版)

(2)jupyter (可以交互)

启动本地的jupyter : 

3、为什么torch.cuda.is_available()返回False

(1)检查自己的电脑是否支持GPU(可以用一些电脑管家,eg: 鲁大师等查看)

4、python学习中的两大法宝函数

(1)dir() 函数:打开、看见

(2)help()函数:说明书

# 例子:
torch.cuda.is_available()

5、Pycharm 及Jupyter的使用对比:

Jupyter:(以块为运行单位)

①shift + 回车

# 例子:
print("Start")
a = 'hello world'
b = 2019
c = a + b
print(c)

(1)Pycharm文件

代码是以块为一个整体运行的话;

整改完后,从头开始执行。

python文件的块是所有行的代码。

(2)Pycharm控制台

整改完后,会从错误的地方执行。

以每一行为块,运行的。

(3)Jupyter:

整改完后,从错误的地方开始运行。

以任意行为块运行的。

6、Pytorch加载数据初认识+实战

Dataset:提供一种方式去获取数据及其label。

                ①如何获取每一个数据及其label。

                ②告诉我们总共有多少个数据。

Dataloader:为后面的网络提供不同的数据形式。

step01:下载数据集。

step02:使用数据集,代码如下:

文件夹目录:

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import osclass MyData(Dataset):def __init__(self, root_dir, label_dir):# self.root_dir = 'pytorch_xiaotudui/bee_ant/dataset'# self.label_dir = 'ants'self.root_dir = root_dirself.label_dir = label_dirself.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)  # 路径拼接self.img_path = os.listdir(self.path)   # 获取到图片下的所有地址,以列表的形式展示def __getitem__(self, idx):img_name = self.img_path[idx]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, labeldef __len__(self):return len(self.img_path)# 获取蚂蚁的数据集
root_dir_out = 'pytorch_xiaotudui/bee_ant/dataset'
ants_label_dir = 'ants'
ants_dataset = MyData(root_dir_out, ants_label_dir)# 获取蜜蜂的数据集
bees_label_dir = 'bees'
bees_dataset = MyData(root_dir_out, bees_label_dir)# 两个数据集的集合
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset  # 蚂蚁数据集在前,蜜蜂数据集在后

 运行结果:

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