pytorch学习笔记

1.pytorch安装

下载安装完anancond后，在anancond里面配置pytorch环境

anancond的conda包可以满足pytorch不同的环境使用，用下面的指令在anancond的环境下安装pytorch

conda create -n pytorch python=3.9

pip list看包里有什么

在pytorch的官网上找到适合的pytorch版本号
conda activate pytorch//激活pytorch
conda install +pytorch版本号

 import torch 
 
 #输出是否可以使用CUDA加速
 print(torch.cuda.is_available())//验证pytorch是否配置成功

2.学到了两个重要工具dir()打开一个工具包help()工具包的说明书help()里面的内容不需要加(),dir里面的内容·需要加()表示调用函数

3.

python文件整体运行

控制台一句一句运行

 jupyter一段一段运行或者一句一句运行

Dataset类的使用 提供一种方式去获取数据及其的label

import os//python中系统的一个库
from torch.utils.data import Dataset//输入Dataset数据集
from PIL import Image
class MyData(Dataset):

    def __init__(self,root_dir,label_dir):
        self.root_dir=root_dir
        self.label_dir=label_dir
        self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)
        self.imag_path=os.listdir(self.path)//将文件夹里的东西构成一个链表

    def __getitem__(self, idx):
        imagname=self.imag_path[idx]
        imag_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,imagname)
        imag=Image.open(imag_item_path)
        label=self.label_dir
        return imag,label


    def __len__(self)://统计数据
        return len(self.imag_path)


root_dir="hymenoptera_data/train"
bees_labeldir="bees"
ants_labeldir="ants"
beesdataset = MyData(root_dir,bees_labeldir)
antsdataset = MyData(root_dir,ants_labeldir)
imag,label=antsdataset[1]
imag.show()

4.tensorboard的使用

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer=SummaryWriter("log")//事件数据存放的文件夹的名称

for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)//名称 数据 训练次数
writer.close()