介绍两个pytorch的数据加载和管理工具：
torch.utils.data.DataLoader and torch.utils.data.Dataset
Dataset负责存储数据样本以及数据标签，而DataLoader负责将Dataset的数据包装成一个可迭代访问的数据.
import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose import matplotlib.pyplot as plt
Pytorch专门提供了一些特定领域数据集的工具，包括:TorchText, TorchVision, and TorchAudio。
因此，在这次pytorch辅导中，我们将使用TorchVision的FashionMNIST数据集。
//PS：respectively, 分别地，各自地//
每个TorchVision数据集包含两个参数：transform和target_transform，分别用于修改样本和标签。
一般之后就会进行下载，数据量比较大，有几个GB。
现在有了training_data和testing_data两个Dataset类变量，将Dataset作为参数传递给DataLoader
batch_size = 64
# Create data loaders.
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)
for X, y in test_dataloader:
print("Shape of X [N, C, H, W]: ", X.shape)
print("Shape of y: ", y.shape, y.dtype)
break
可以看出，DataLoader不能进可以将数据集包装成一个可迭代实例（类似range实例），也可以自动完成批处理（batching），采样，洗牌和多进程处理。
//PS：i.e. 表示：即//
有一个疑惑，这个batch到底指什么。
我依然不太明白这个batch是什么
貌似pytrotch中是是使用继承nn.Module的方法来实现神经网络。
、
我们在_init__函数中定义网络的层，并在forward函数中指定数据将如何通过网络。为了加速神经网络中的操作，我们将其移动到GPU（当然，我的商务本没有GPU，所以就是CPU）。
代码：
结果：
很明显，这个是一个CNN网络。
我有点疑惑，这个pytorch是采用继承nn.Module的办法来创建一个新的神经网络类的，也就是说torch.nn中包含了很多的值得我挖掘的东西。
为了训练一个模型，我们需要一个loss function(损失函数），和一个optimizer（优化器）
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
这一部分我有点疑惑。
定义完损失函数之后就是定义训练函数
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
size=len(dataloader.dataset)
# 所以这个model真的就这么简单？
model.train()
for batch,(X,y) in enumerate(dataloader):
X,y = X.to(device),y.to(device)
# 计算本轮迭代内部的预测误差
pred = model(X)
loss = loss_fn(pred,y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if batch % 100 == 0:
loss, current = loss.item(), batch*len(X)
print(f"loss:{loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]")
这里也有很多奇奇怪怪的。
我们还根据测试数据集检查模型的性能，以确保它正在学习。
语句：
def test(dataloader, model, loss_fn):
size = len(dataloader.dataset)
num_batches = len(dataloader)
# model.eval()这个应该是nn.Module里的东西
model.eval()
test_loss, correct = 0,0
with torch.no_grad():
for X,y in dataloader:
# 这个X.to(device)是什么
X,y = X.to(device),y.to(device)
# ？？model(X)
pred = model(X)
# ?? 什么是loss_fn(pred,y).item()
test_loss += loss_fn(pred,y).item()
correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
test_loss /= num_batches
correct /= size
# 这个到底是什么print语句？？
print(f"Test Error: n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} n")
模型的训练过程将会持续好几个迭代（epochs），在每一个迭代中，模型都会做出更好的预测，我希望在每一个迭代中看见精度提升和损失下降。
正式开始训练模型：
epochs = 5
for t in range(epochs):
print(f"Epoch {t+1}n----------------------------")
train(train_dataloader,model,loss_fn,optimizer)
test(test_dataloader,model,loss_fn)
print("Done!")
Saving Models
接下来就是保存你的模型
torch.save(model.state_dict(),"model.pth")
print("Saved PyTorch Model State to model.pth")
Loading Models
保存完模型，就可以加载模型进行现实预测了
整个加载模型的过程包括重新建造模型结构和加载模型状态字典
# re-create the model structure
model = NeuralNetWork()
# load the state dictionary
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
接下来进行预测
model.eval()
# ？？test_data[0][0]
x,y = test_data[0][0], test_data[0][1]
with torch.no_grad():
pred = model(x)
predicted,actual = Classes[pred[0].argmax(0)],Classes[y]
print(f'Predicted: "{predicted}", Actual: "{actual}"')
结果：
Predicted: "Ankle boot", Actual: "Ankle boot"
