从零开始PyTorch深度学习项目实战教程

从零开始PyTorch深度学习项目实战教程

本教程将介绍如何使用PyTorch深度学习框架来完成一个完整的深度学习项目。本教程假定你已经具有一定的Python编程经验，并且对深度学习有一定的了解。

环境设置

在开始之前，你需要安装PyTorch和相关的Python库。可以使用Anaconda来创建一个虚拟环境，并在其中安装所需的库：

conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
conda install pandas matplotlib jupyter notebook

项目介绍

我们将使用一个人脸识别任务来演示PyTorch的使用。我们将使用CelebA数据集中的人脸图像，该数据集包含超过200,000个人脸图像，每个人脸都有40个属性注释。

我们的任务是根据图像中人脸的属性，预测该人是否戴眼镜。我们将使用卷积神经网络（CNN）来完成这个任务。

数据准备

在开始之前，我们需要下载CelebA数据集。可以从其官方网站下载此数据集。下载完数据集后，我们需要将其解压到我们的工作目录中。

解压后，我们应该会得到一个名为CelebA的文件夹，其中包含以下子文件夹：

Anno：包含40个属性注释文件。
Eval：包含评估脚本。
Img：包含202,599个JPEG图像。
list_eval_pa