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news 2025/7/6 21:10:37

注册网站要语音验证码的有哪些,推广计划,pc端网站转手机站怎么做,台州网站关键字优化详情本文将主要介绍torchvision.datasets的使用，并以CIFAR-10为例进行介绍，对可视化工具tensorboard进行介绍，包括安装，使用，可视化过程等，最后介绍DataLoader的使用。希望对你有帮助 Pytorch公共数据集 torc…

本文将主要介绍torchvision.datasets的使用，并以CIFAR-10为例进行介绍，对可视化工具tensorboard进行介绍，包括安装，使用，可视化过程等，最后介绍DataLoader的使用。希望对你有帮助

Pytorch公共数据集

torchvision.datasets.*
在这里插入图片描述
torchvision是pytorch的一个图形库，torchvision包由流行的数据集、模型架构和计算机视觉的通用图像转换组成。例如tensorboard、transfroms

在这里将主要介绍torchvision.datasets.*

在这里插入图片描述

在datasets中包含了许多公共的应用于图像领域的数据集。包含：图像分类、图像检测或分割、光流法、立体声匹配等

在本章当中，将以图像分类领域的CIFAR10数据集作为torchvision.datasets的例子进行介绍，因为他比较小，下载比较快。

CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。CIFAR-10 是由Hinton 的学生Alex Krizhevsky 和Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10 个类别的RGB 彩色图片。

每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000个图像，数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。

下面是数据集中的类，以及每个类的10张随机图像

在这里插入图片描述

参数介绍

这些数据集的参数也是大同小异，由于CIFAR10数据集较小，下载就快。大家可以触类旁通

在这里插入图片描述

root ：即指定数据集要下载在哪一个文件夹里面
train(bool):如果True即为训练集，否则False则为测试集
transform ：进行图像变换的各种操作，如Resize、RandomCrop、Compose
target_transform ：对于标签进行transform 操作
download ：是否下载数据集,建议设置为True即可

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

#transform属性
trans_tool = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()  # 转为Tensor类型# torchvision.transforms.Resize((5, 5))  # 进行大小裁剪
])# 数据集划分
tran_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,transform=trans_tool,download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=trans_tool,download=True)
print(tran_dataset[0])  
#Tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(10):#显示测试集前10的图片img, label = tran_dataset[i]writer.add_image("CIFAR10",img,i)
writer.close()

Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified
(tensor([[[0.2314, 0.1686, 0.1961,  ..., 0.6196, 0.5961, 0.5804],[0.0627, 0.0000, 0.0706,  ..., 0.4824, 0.4667, 0.4784],[0.0980, 0.0627, 0.1922,  ..., 0.4627, 0.4706, 0.4275],...,[0.8157, 0.7882, 0.7765,  ..., 0.6275, 0.2196, 0.2078],[0.7059, 0.6784, 0.7294,  ..., 0.7216, 0.3804, 0.3255],[0.6941, 0.6588, 0.7020,  ..., 0.8471, 0.5922, 0.4824]],[[0.2431, 0.1804, 0.1882,  ..., 0.5176, 0.4902, 0.4863],[0.0784, 0.0000, 0.0314,  ..., 0.3451, 0.3255, 0.3412],[0.0941, 0.0275, 0.1059,  ..., 0.3294, 0.3294, 0.2863],...,[0.6667, 0.6000, 0.6314,  ..., 0.5216, 0.1216, 0.1333],[0.5451, 0.4824, 0.5647,  ..., 0.5804, 0.2431, 0.2078],[0.5647, 0.5059, 0.5569,  ..., 0.7216, 0.4627, 0.3608]],[[0.2471, 0.1765, 0.1686,  ..., 0.4235, 0.4000, 0.4039],[0.0784, 0.0000, 0.0000,  ..., 0.2157, 0.1961, 0.2235],[0.0824, 0.0000, 0.0314,  ..., 0.1961, 0.1961, 0.1647],...,[0.3765, 0.1333, 0.1020,  ..., 0.2745, 0.0275, 0.0784],[0.3765, 0.1647, 0.1176,  ..., 0.3686, 0.1333, 0.1333],[0.4549, 0.3686, 0.3412,  ..., 0.5490, 0.3294, 0.2824]]]), 6)

利用tensorboard查看，在控制台输入即可:

tensorboard --logdir 目录

在这里插入图片描述

关于torchvision.datasets.CIFAR10介绍已经讲解完毕，后续内容为扩展内容，包括：tensorboard、DataLoader的使用

tensorboard可视化工具

torch.utils.tensorboard

在Pytorch发布后，网络及训练过程的可视化工具也相应地被开发出来，方便用户监督所建立模型的结构和训练过程

深度学习网络通常具有很深的层次结构，而且层与层之间通常会有并联、串联等连接方式，利用有效的工具将建立的深度学习网络结构有层次化的展示，这就需要使用相关的深度学习网络结构可视化库。

从Pytorch1.1之后，加入了tensorboard

一般安装新版的pytorch会自动安装，如果没安装，则在终端命令行下使用下面命令即可安装

pip install tensorboard

add_image（）添加图片
add_scalar（）添加标量数据

主要代码如下

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter("logs")  # 创建SummaryWriter，将运行结果存logs文件夹中
for i in range(100):writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)  # 第一个参数相当于标题，第二个参数就相当于纵坐标的值，第三个参数就相当于横坐标的值
writer.close()

可视化操作

在终端输入：tensorboard --logdir 目录
在这里插入图片描述

访问：http://localhost:6006即可

在这里插入图片描述

writer.add_image的例子

from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterimg_path = r"./pic.png"
# 打开一张图片
img = Image.open(img_path)
# 使用transforms对图像进行变换
# 实例化totensor对象
to_tens = transforms.ToTensor()
# 将pic变成Tensor类型的图片
tens_img = to_tens(img) # 自动调用call函数
#print(tens_img)# 使用上一篇文章中tensorboard进行查看
writer = SummaryWriter("transforms_logs")
writer.add_image("test_transforms",tens_img) # 标题，图像类型
writer.close()

DataLoader的使用

from torch.utils.data import DataLoader

torch的DataLoader主要是用来装载数据，就是给定已知的数据集，把数据集装载进DataLoaer，然后送入深度学习网络进行训练。

在torch.utils.data.DataLoader()参数中，只有dataset为必填参数，其他的均有默认值，下文介绍几个重要的参数

在这里插入图片描述

dataset:表示要读取的数据集
batch_size:表示每次从数据集中取多少个数据
shuffle:表示是否为乱序取出，True表示前后不一样
num_workers :表示是否多进程读取数据（默认为０);
drop_last : 表示当样本数不能被batchsize整除时（即总数据集/batch_size 不能除尽，有余数时），最后一批数据（余数）是否舍弃（default:
False)
pin_memory: 如果为True会将数据放置到GPU上去（默认为false）

还是以上文的CIFAR10的测试集为例

from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision

test_set = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)

Files already downloaded and verified

# 创建DataLoader实例
test_loader = DataLoader(dataset=test_set, # 引入数据集batch_size=4, # 每次取4个数据shuffle=True, # 打乱顺序num_workers=0, # 非多进程drop_last=False # 最后数据（余数）不舍弃
)

利用DataLoader的完整代码如下

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 准备测试集
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)# 创建test_loader实例
test_loader = DataLoader(dataset=test_set, # 引入数据集batch_size=4, # 每次取4个数据shuffle=True, # 打乱顺序num_workers=0, # 非多进程drop_last=False # 最后数据（余数）不舍弃
)img,index = test_set[0]
print(img.shape) # 查看图片大小 torch.Size([3, 32, 32]) C h w，即三通道 32*32
print(index) # 查看图片标签
# 遍历test_loader
for data in test_loader:img,target = dataprint(img.shape) # 查看图片信息torch.Size([4, 3, 32, 32])表示一次4张图片，图片为3通道RGB,大小为32*32print(target)  # tensor([4, 9, 8, 8])表示4张图片的target
# 在tensorboard 中显示
writer = SummaryWriter("logs")
step = 0
for data in test_loader:img, target = datawriter.add_images("test_loader",img,step)step = step+1
writer.close()