【我是土堆 - Pytorch教程】 知识点 学习总结笔记（一）

此文章【我是土堆 - Pytorch教程】 知识点 学习总结笔记（一）包括：python学习中的2大法宝、Pycharm及Jupyter使用及对比、PyTorch加载数据初认识、Dataset类代码实战。

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目录

1.python学习中的2大法宝

实战操作

总结

2.Pycharm及Jupyter使用及对比

2.1在PyCharm中新建项目

2.2 在Jupyter中新建项目

2.3 PyCharm、PyCharm的Python控制台、Jupyter Notebook   三种运行方式的适用场景：

3.PyTorch加载数据初认识

3.1 PyTorch 读取数据涉及两个类：Dataset & Dataloader

3.2 数据集的几种组织形式

3.3 Dataset类

4.Dataset类代码实战

4.1 读取图片

4.2 控制台读取与可视化图像

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1.python学习中的2大法宝

package（名称为 pytorch）就像一个工具箱，有不同的分隔区，分隔区里有不同的工具
探索工具箱，两个道具：
dir() 函数：打开，看见。 （能让我们知道工具箱以及工具箱中的分隔区有什么东西）
help() 函数：说明书。     （能让我们知道每个工具是如何使用的，工具的使用方法）

dir(pytorch)，就能看到输出1、2、3、4等分隔区；想继续探索第3个分隔区里有什么的话，dir(pytorch.3)，输出会是a,b,c（3号分隔区里有a,b,c等工具），如何使用？

help(pytorch.3.a)      输出：将此扳手放在特定地方，然后拧动

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实战操作

打开PyCharm，输入

dir(torch)

  可以看到输出了大量的分隔区（或理解为更小的工具箱），ctrl+F找到cuda

 看cuda分隔区里有什么，输入

dir(torch.cuda)

可以看到又输出了大量的分隔区

 继续输入：

dir(torch.cuda.is_available)

       可以看到输出的前后都带有双下划线__，这是一种规范，说明这个变量不容许篡改，即它不再是一个分隔区，而是一个确确实实的函数（相当于工具，可以用help()函数）

 对工具使用 help()：             （注意这里 is_available 不带括号）

help(torch.cuda.is_available)

 返回一个布尔值（True或False），表明cuda是否可用

总结

• dir() 函数：打开package
• help() 函数：官方的解释文档，看函数怎么用

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2.Pycharm及Jupyter使用及对比

2.1在PyCharm中新建项目

（1）新建文件夹 Learn_torch（右键：New Folder）

 接下来 File —> Settings

 （2）新建 Python文件，命名 first_demo

（3）运行程序：为该Python文件设置相应的Python解释器后，点击绿色的运行符号或直接右键： 

 or

 python控制台

 Python控制台（Python Console）是以每一行作为一个块进行执行。

2.2 在Jupyter中新建项目

在cmd打开anaconda的命令行或者直接在pycharm终端中，进入pytorch的conda环境，再打开Jupyter.

 Jupyter以每一个块为一个运行整体。

 若在这里出现问题可看以下解决文章：

【已解决】Jupyter notebook无法跳转网页的问题（亲测成功）_jupyter notebook没有跳转网页_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客【已解决】jupyter notebook 运行代码无反应\内核忙\local host已拒绝链接的问题（亲测成功）_jupyter 拒绝了我们的连接请求_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客

2.3 PyCharm、PyCharm的Python控制台、Jupyter Notebook   三种运行方式的适用场景：

      1.PyCharm：代码是以块为一个整体运行的话，Python文件的块是所有行的代码，即在PyCharm运行时出现错误时，修改后要从头开始运行

     2. PyCharm的Python控制台：PyCharm的Python控制台是一行一行代码运行的，即以每一行为一个块来运行的（也可以以任意行为块运行，按Shift+回车，输入下一行代码，再按回车运行）

• 优点：Python控制台可以看到每个变量的属性

• 缺点：出现错误后代码的可阅读性大大降低

• 使用时间：一般调试时使用

   3.Jupyter：Jupyter以任意行为块运行，每一个块为一个运行整体。

（Python控制台和Jupyter的好处是：某一块发生错误时，修改这一块时不会影响前面已经运行的块。）

三种对比：

PyCharm	从头开始运行	通用，传播方便，适用于大型项目	需要从头运行
PyCharm的Python控制台	一行一行运行（也可以以任意行）	可以显示每个变量的属性，一般调试时使用	出错时会破坏整体阅读性，不利于代码阅读及修改
Jupyter	以任意行为块运行	代码阅读性较高，利于代码的阅读及修改	环境需要配置

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3.PyTorch加载数据初认识

对于神经网络训练，要从数据海洋里找到有用的数据

3.1 PyTorch 读取数据涉及两个类：Dataset & Dataloader

Dataset：提供一种方式，获取其中需要的数据及其对应的真实的 label 值，并完成编号。主要实现以下两个功能：

1.如何获取每一个数据及其label

2.告诉我们总共有多少的数据

Dataloader：打包（batch_size），为后面的神经网络提供不同的数据形式

3.2 数据集的几种组织形式

数据集 hymenoptera_data（蚂蚁和蜜蜂的数据集，二分类）

1. train 里有两个文件夹：ants 和 bees，其中分别都是一些蚂蚁和蜜蜂的图片。
2. train_images是一个文件夹，train_labels是另一个文件夹，如OCR数据集。
3. label直接为图片的名称。

3.3 Dataset类

from torch.utils.data import Dataset

查看Dataset类的介绍：

help(Dataset)

还可以使用代码：

Dataset??

         Dataset 是一个抽象类，所有数据集都需要继承这个类，所有子类都需要重写 __getitem__ 的方法，这个方法主要是获取每个数据集及其对应 label，还可以重写长度类 __len__。

def __getitem__(self, index):
    raise NotImplementedError
 
def __add__(self, other):
    return ConcatDataset([self, other])

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4.Dataset类代码实战

4.1 读取图片

我们可以使用两种方法来读取图片，例子如下：

# 法1
from PIL import Image
img_path = "xxx"
img = Image.open(img_path)
img.show()
 
# 法2：利用opencv读取图片，获得numpy型图片数据
import cv2
cv_img=cv2.imread(img_path)

若报错没有opencv包则安装opencv：在 PyCharm的终端里输入

pip install opencv-python

之后我们就可以继续导入包：

import cv2

4.2 控制台读取与可视化图片

1. 数据格式1

• 绝对路径：绝对路径是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置，通常是从盘符开始的路径。   例子：E:\PyTorch\Pytorch\Learn_torch\dataset\train\ants
• 相对路径：相对路径是指以当前文件资源所在的目录为参照基础，链接到目标文件资源(或文件夹)的路径。                  例子：dataset/train/ants 

（注意，路径引号前加 r 可以防止转义，或使用双斜杠）

在Python控制台读取数据，可以看到图片的属性（第二行通过路径显示图片）：

from PIL import Image
img_path = r"E:\PyTorch\Pytorch\Learn_torch\dataset\train\ants\0013035.jpg"
img = Image.open(img_path)

输入 img.size 就可以返回图片属性的数值

 再输入 img.show() ，显示（可视化）图片：

 读数据

想要获取图片地址（通过索引），需要os库。

函数 os.listdir() ：让文件夹下东西变成一个列表。 要用idx获取图片时要先获取图片的列表。

import os
dir_path = "dataset/train/ants"
img_path_list = os.listdir(dir_path)  # 将文件夹下的东西变成一个列表

右侧属性栏： 

 拼接路径：

import os 
root_dir = "dataset/train"
label_dir = "ants"
 
path = os.path.join(root_dir, label_dir)  # 把两个路径拼接在一起

 path = os.path.join(root_dir, label_dir)  # 把两个路径拼接在一起 

 完整代码：

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image   #读取图片
import os   #想要获得所有图片的地址，需要导入os（系统库）
 
#创建一个class，继承Dataset类
class MyData(Dataset):
  def __init__(self,root_dir,label_dir):   #创建初始化类，即根据这个类去创建一个实例时需要运行的函数
    #通过索引获取图片的地址，需要先创建图片地址的list
    #self可以把其指定的变量给后面的函数使用，相当于为整个class提供全局变量
    self.root_dir=root_dir
    self.label_dir=label_dir
    self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)
    self.img_path=os.listdir(self.path)  #获得图片下所有的地址
 
 
  def __getitem__(self, idx):   #idx为编号
    #获取每一个图片
    img_name=self.img_path[idx]  #名称
    img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)  # 每张图片的相对路径
    img=Image.open(img_item_path)  #读取图片
    label=self.label_dir
    return img,label
 
  def __len__(self):    #数据集的长度
    return len(self.img_path)
 
 
#用类创建实例
root_dir="dataset/train"
ants_label_dir="ants"
bees_label_dir="bees"
ants_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)
bees_dataset=MyData(root_dir,bees_label_dir)
 
img, label = ants_dataset[0]
img.show()   # 可视化第一张图片
 
#将ants(124张)和bees(121张)两个数据集进行拼接
train_dataset=ants_dataset+bees_dataset

2. 数据格式2

         当label比较复杂，存储数据比较多时，不可能以文件夹命名的方式，而是以每张图片对应一个txt文件，txt里存储label信息的方式.

 可使用以下代码把原来的ants重命名为ants_image：

import os
 
root_dir=r"E:\PyTorch\Pytorch\Learn_torch\dataset\train"
# 把原来的ants重命名为ants_image
target_dir="ants_image"
img_path=os.listdir(os.path.join(root_dir,target_dir))
label=target_dir.split('_')[0]   # ants
out_dir="ants_label"
 
for i in img_path:
    file_name=i.split('.jpg')[0]
    with open(os.path.join(root_dir,out_dir,"{}.txt".format(file_name)),'w') as f:
        f.write(label)

运行结果如下： 

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这篇课程的学习和总结到这里就结束啦，如果有什么问题可以在评论区留言呀~

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