深度学习（PyTorch）——torchvision中的数据集使用方法

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torchvision简介
torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：

torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；
torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；
torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等；
torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
torchvision.transforms
torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。
torchvision.transforms.Compose()类。这个类的主要作用是串联多个图片变换的操作。这个类的构造很简单：

# 图像预处理步骤
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(96), # 缩放到 96 * 96 大小
    transforms.ToTensor(), # 转化为Tensor
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 归一化
])

torchvision.datasets
torchvision.datasets 是用来进行数据加载的，PyTorch团队在这个包中帮我们提前处理好了很多很多图片数据集，有以下的一些数据集：

MNISTCOCO
Captions
Detection
LSUN
ImageFolder
Imagenet-12
CIFAR
STL10
SVHN
PhotoTour
…

# Image processing
img_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)),
])
# MNIST dataset
mnist = datasets.MNIST(
    root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True)
# Data loader
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset=mnist, batch_size=batch_size, shuffle=True)

torchvision.models

torchvision.models 中为我们提供了已经训练好的模型，让我们可以加载之后，直接使用。

torchvision.models模块的子模块中包含以下模型结构。

AlexNet
VGG
ResNet
SqueezeNet
DenseNet
…

import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18()
alexnet = models.alexnet()
squeezenet = models.squeezenet1_0()
densenet = models.densenet_161()

也可以通过使用 pretrained=True 来加载一个别人预训练好的模型

import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)

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下面的pytorch的官方文档

 

cifar10的数据集介绍如下 

 

 使用torchvision下载需要的数据集程序界面如下

 测试集第一个数据的输出如下，最后的数字3表示类别，3对应猫

 

 

 加入transforms，把图片数据转换成tensor数据

 如果数据集下载比较慢可以用迅雷下载，数据集的下载地址可以通过以下步骤去查找

 按住ctrl，点击cifar10

复制url到迅雷当中去下载 

 

程序如下： 

import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor()
])
 
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset_CIFAR10",train=True,transform=dataset_transform,download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset_CIFAR10",train=False,transform=dataset_transform,download=True)
 
# print(test_set[0])
# print(test_set.classes)
# img,target = test_set[0]
# print(img)
# print(target)
# print(test_set.classes[target])
# img.show()
 
# print(test_set[0])
writer = SummaryWriter("p10")
for i in range(10):
    img,target = test_set[i]
    writer.add_image("test_set",img,i)
 
writer.close()

参考文献：

https://blog.csdn.net/frighting_ing/article/details/121863387?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166200606316781683929819%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=166200606316781683929819&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-2-121863387-null-null.142^v44^new_blog_pos_by_title&utm_term=torchvision&spm=1018.2226.3001.4187​​​​​​​