（一）使用pytorch完成图片分类任务

原文链接： http://spytensor.com/index.php/archives/21/?ksxibs=60ei9

参考：http://spytensor.com/index.php/archives/21/?ksxibs=60ei9

pytorch图片分类任务可以分为七部分：数据加载，模型定义，评测标准定义，训练过程定义，验证过程定义，测试过程定义，参数定义 

文件组织结构：

• dataset/

           --aug.py

           --dataloder.py

• models/

           --model.py

• utils/

           --progress_bar.py

           --utils.py

• checkpoint/

           bestmodels/

• logs/
• submits/
• config.py
• main.py
• test.py

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• dataset/:包含两个文件aug.py和dataloder.py。aug.py用于数据增强，dataloader.py用于数据加载。
• models/：存放一些自定义的模型，如果不使用pytorch自定义的网络模型，可以在这里添加（要添加__init__.py）

           --model.py：定义模型加载

• utils/：定义常用的评测指标

           --progress_bar.py：进度条输出工具

           --utils.py：定义评测标准，比如accuracy,loss等

• checkpoint/：存放训练保存的模型

           bestmodels/：保存在验证集上效果最好的模型

• logs/：存放训练日志
• config.py：参数定义文件，以参数类的形式定义所需提前设定或修改的参数，例如：数据路径，学习率，训练epoch
• main.py：主文件，包含训练，测试，验证等过程