网站首页动画模板,微信第三方做网站需要费用吗,北海 网站制作工,google 优化推广一、PyTorch加载数据初认识
Dataset:提供一种方式去获取数据及其label 如何获取每一个数据及其label 总共有多少的数据 Dataloader:为后面的网络提供不同的数据形式
数据集 在编译器中导入Dataset from torch.utils.data import Dataset 可以在jupyter中查看Dataset官方文档
help(Dataset)或者
Dataset二、Dataset类代码实战
将数据集复制到项目中命名为dataset右键拷贝路径。 在pycharm中的控制台运行 注意粘贴完拷贝的路径后需要加上表示转义字符共有两个斜杠否则会报错 输入img.show()会展示出图片 获取每个图片的地址创建图片地址列表 获得了文件夹的地址后。将文件夹里的数据〔所有照片的路径地址)存入列表里 可以换成拼接图片路径
import os
root_dir learn_pytorch/dataset/train
label_dir ants
path os.path.join(root_dir, label_dir)测试第一张图片
path os.path.join(root_dir, label_dir)
img_path os.listdir(path) # 所有图片地址列表
idx 0
img_name img_path[idx] # 第一张图片
img_item_path os.path.join(root_dir, label_dir, img_name) # 第一张图片地址read_data.py
from torch.utils.data import Dataset
# import cv2
from PIL import Image
import os # 获取所有图片地址
class MyData(Dataset):def __init__(self, root_dir, label_dir):self.root_dir root_dirself.label_dir label_dirself.path os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)self.img_path os.listdir(self.path)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)root_dir learn_pytorch/dataset/train
ants_label_dir ants
bees_label_dir bees
ants_dataset MyData(root_dir, ants_label_dir)
bees_dataset MyData(root_dir, bees_label_dir)train_dataset ants_dataset bees_dataset将上述代码输入到控制台然后进行测试
三、Tensorboard的使用
在编译器中导入
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterSummaryWriter类使用
在pycharm中查看说明文档方法可以直接按住ctrl键点击类名 创建实例对象
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer SummaryWriter(logs)
writer.add_image()
writer.add_scalar()
writer.close()add_scalar()方法的使用
pycharm中ctrl‘/’可以注释注释掉writer.add_image() add_scalar()方法 测试
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer SummaryWriter(logs)
# writer.add_image()
# yx
for i in range(100):writer.add_scalar(yx, i, i)
writer.close()报错。没有安装Tensorboard
安装Tensorboard
在pycharm的Terminal中运行或在anaconda命令行中激活pytorch环境运行
pip install tensorboard再次测试 运行后生成了logs文件夹里面是执行过的事件文件
打开事件文件 logdir事件文件所在文件夹名 在Terminal中运行点击链接即可 tensorboard --logdirlogs上面是默认的端口还可以指定端口 tensorboard --logdirlogs --port6007add_image()方法的使用
add_scalar()方法 image的类型 在pycharm工作台获取图片路径
image_path learn_pytorch/dataset/train/ants/0013035.jpg测试
from PIL import Image
img Image.open(image_path)
print(type(img))PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile类型不满足要求。 利用numpy.array()对PIL图片进行转换。 另一种方法利用Opencv读取图片获得numpy型图片数据
import numpy as np
img_array np.array(img)
print(type(img_array))从PIL到numpy需要在add_image()中指定shape中每一个数字/维表示的含义否则会报错。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Imagewriter SummaryWriter(logs)
image_path learn_pytorch/dataset/train/ants/0013035.jpg
img_PIL Image.open(image_path)
img_array np.array(img_PIL)
print(type(img_array))
print(img_array.shape)writer.add_image(test, img_array, 1, dataformatsHWC)
# y2x
for i in range(100):writer.add_scalar(y2x, 3*i, i)
writer.close()运行结果 点开tensorboard会显示出图片 更改图片地址换一张图片并改成第二步 运行后tensorboard中的图片变成俩个图片滑动变换。 更改tag运行后重新生成了一个单张图片
