打开PyTorch官网，官方文档中第一部分是PyTorch的核心模块，torchaudio是处理PyTorch语音的，torchtext是处理文本的，torchivision是处理图像的。

怎么看torch是cup还是gpu_怎么看torch是cup还是gpu

打开torchvision，tensorboard和transforms均来源于这里，torchvision分了好几个模块，包括Datasets即数据集的API文档，只要在写代码时指定相应数据集的参数，它就能去下载使用对应的数据集。

怎么看torch是cup还是gpu_Image_02

COCO数据集一般用于目标检查、语义分割；MINIST一般作为教科书中的入门数据集，是手写文字数据集；CIFAR一般用于物体识别。

torchvision.models中提供了最常用的一些神经网络模块，这些模块已经训练好了。其中有分类、语义分割、目标检测、视频分类等数据集。

torchvision中的tensorboard和transforms模块已经讲解过了。

CIFAR 10 Dataset

  • root (string) – Root directory of dataset where directory cifar-10-batches-py exists or will be saved to if download is set to True.
  • train (bool, optional) – If True, creates dataset from training set, otherwise creates from test set.
  • transform (callable_,_ optional) – A function/transform that takes in an PIL image and returns a transformed version. E.g, transforms.RandomCrop
  • target_transform (callable_,_ optional) – A function/transform that takes in the target and transforms it.
  • download (bool, optional) – If true, downloads the dataset from the internet and puts it in root directory. If dataset is already downloaded, it is not downloaded again.
  1. root表示数据集存在什么样的位置。
  2. train是bool变量，为true表示创建的是训练集，为false表示是测试集。
  3. transform表示想对数据集进行什么样的变换。
  4. target_transform是对target进行transform。
  5. download为true表示从网上自动下载数据集，为false则不会下载。

首先导入torchvision

import torchvison

调用datasets工具包，对CIFAR10数据集进行下载

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True)

我们可以对下载得到的数据集进行分析

print(test_set[0])

输出：
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x1C58D023F40>, 3)

第一部分为PIL的图片数据，第二部分的3代表一个target(类别)。

print(test_set.classes)

输出：['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

说明3代表的是猫这个类别。

知道了这些后，我们就可以用两个变量来获取test_set的数据

img, target = test_set[0]
print(img)
print(target)

输出：
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x1C583EE91C0>
3

CIFAR10包含了60000张32×32分为10个类别的彩色图片，其中50000张是训练图像，10000张是测试图像。

利用Transforms进行类型转换

先实例化transform对象

dataset_transform = torchvision.transform.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])

然后可以在数据集的参数中加入transform参数

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, transform=dataset_transform, download=True)  
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, transform=dataset_transform, download=True)

输出图片

print(test_set[0])

输出：tensor数据类型

和Tensorboard结合

writer = SummaryWriter("p10")
for i in range(10):
	img, target = test_set[i]
	writer.add_image("test_set", img, i)
writer.close()

打开tensorboard，可以发现生成了step1-10的图片。

怎么看torch是cup还是gpu_Image_03

其他数据集的参数也类似，可以通过官方文档查看数据集参数，但有些数据集下载的很慢，我们可以先设置download为True，然后打开下载地址用迅雷(或其他)下载速度快的软件下载，下载完成后保存到对应文件夹中，这时再运行代码，它就会调用已经下载好的压缩包进行解压，减少下载所需时间。