2019-04-01 Pytorch：用fashion-mnist训练网络（有office2019包）

这篇文章是接着上面那篇文章来的。步骤参照这篇博文：pytorch用自己的数据训练自己写的网络 - 请叫我小皇帝 的博客 - CSDN博客

以下是在用fashion_mnist图片训练的时候遇到的坑以及如何填坑。

1.tensor(9)对于int()是无效文本（invalid literal for int() with base 10）

问题的原因是语句 int(x,base=10)，x的输入要求是数字，无法将tensor转化为整型。所以将train.txt和text.txt文本中的tensor(x)都改为x。

把第一行的格式改成第二行的格式

PS:在这要提到标签文档都是很多行的(train.txt有将近7w行)，如果一行一行的把tensor(x)改成x会自闭的。不妨试一下excel大法：https://zhidao.baidu.com/question/280110208.html

2.列表索引超出范围（list index out of range）

这个问题困惑了我好几天，试了各种方法。最终确定是生成的train.txt和text.txt文件不能有多余的空行，这会导致变量line是空，所以words = line.split()也是空，word[0]和word[1]就报错了。

有问题的txt文件

把文档最后的空行删掉，这个问题就解决了。

3.无效的0维张量索引（invalid index of a 0-dim tensor）

这个是版本升级引起的，作如下更改，

       #train_loss += loss.data[0] 原版

        train_loss += loss.item()  #改进后

同样需要改进的还有line104，line121，line124

       #train_acc += train_correct.data[0] 原版

        train_acc += train_correct.item()  #改进后

        #eval_loss += loss.data[0] 原版

        eval_loss += loss.item()  #改进后

        #eval_acc += num_correct.data[0] 原版

        eval_acc += num_correct.item() #改进后

点击运行，成功。网络结构和训练过程打印如下。

啦啦啦，这一部分告一段落~~

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为了方便记录，我安装了office2019 Standard（还有2013,2016版本可以选择），安装组件如下。

安装步骤很简单，我选择的是online install，你可以选择你想安装的部件。注意上图的x86和x64的系统选择和Langs(语言)选择。选择完毕点击Install Office，然后等待它安装完成就好了。

激活也很简单，点击utilities---office retall---activate office等待即可。

附上网盘链接，如有需要自行下载，提取码: u43j 。