PyTorch深度学习入门-1

PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili

PyTorch 和 TensorFlow 是两个深度学习框架，TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，Transforms是 PyTorch 中用于数据预处理的工具，而神经网络则是深度学习模型的基础。在深度学习项目中，通常会同时使用这些工具和概念，以构建、训练和评估神经网络模型。

一、TensorBoard 的使用

Add_image()的使用（常用来观察训练结果）

tag (str): Data identifier: 这个参数是一个字符串类型，用于标识数据的身份或者标签。

img_tensor (torch.Tensor, numpy.ndarray, or string/blobname): 这个参数可以接受多种类型的输入，包括 torch.Tensor、numpy.ndarray、字符串或者 blob 名称。通常用于传入图像数据。

global_step (int): Global step value to record: 这个参数是一个整数类型，用于记录全局步骤值，可以用来跟踪训练的进度或者迭代次数。

Image 也未定义。这表明你可能没有正确导入包含 Image 类的模块。通常情况下，Image 类是从 Python 的 PIL 库（Pillow 库的一部分）中导入的。

2.利用Opencv读取图片，获得numpy型图片

import numpy as np 是 Python 中用于导入 numpy 模块并给模块起一个别名的语句。

具体来说，import numpy 表示导入 numpy 模块，numpy 是一个用于科学计算的常用库，提供了许多用于数组操作和数学运算的功能。

而 as np 则是为导入的 numpy 模块指定了一个别名 np，可以使用 np 来代替 numpy 来访问 numpy 模块中的函数和类。

PIL 是一个库，它是 Python Imaging Library 的缩写，用于处理图像数据。在这里我们使用 from PIL import Image 导入了 PIL 库中的 Image 类。

tag：用于标识图像的标签或名称。
img_tensor：包含图像数据的张量。通常是一个四维张量，形状为 [batch_size, channels, height, width]，其中 batch_size 表示批量大小，channels 表示通道数，height 表示图像高度，width 表示图像宽度。
global_step（可选）：用于指定图像的全局步数或时间戳，以便与其他数据对齐。例如，在训练神经网络时，可以将当前的训练步数作为 global_step。
walltime（可选）：用于指定图像的时间戳，通常用于在 TensorBoard 中按时间查看数据。如果未提供，则会使用当前时间。
dataformats（可选）：指定图像数据的格式。常见的格式包括 "CHW"（通道-高度-宽度）和 "HWC"（高度-宽度-通道），默认为 "CHW"。

from PIL import Image
import numpy as np
from Transforms_ import writer
img_PIL = Image.open("val/ants/183260961_64ab754c97.jpg")
img_array = np.array(img_PIL)
writer.add_image("test" , img_array , 1,dataformats='HWC')
writer.close()

第二张图片：

想让第二张图片单独输出，：

删除日志中的第一张图片相关信息：在写入第二张图片之前，关闭写入器（writer），然后重新创建一个新的写入器，并且不要添加第一张图片的信息。这样第二张图片就会成为新日志中的唯一图片。

from PIL import Image
import numpy as np
from Transforms_ import writer

# 写入第一张图片的代码
img_PIL = Image.open("val/ants/183260961_64ab754c97.jpg")
img_array = np.array(img_PIL)
writer.add_image("test" , img_array , 1,dataformats='HWC')

# 关闭写入器
writer.close()

# 创建新的写入器，并写入第二张图片的代码
writer = SummaryWriter()  # 这里根据你的实际情况创建 SummaryWriter
img_PIL = Image.open("val/bees/59798110_2b6a3c8031.jpg")
img_array = np.array(img_PIL)
writer.add_image("test" , img_array , 2,dataformats='HWC')

# 关闭写入器
writer.close()

2.另一种方法是给第一张图片的标签（tag）添加一个唯一的标识，例如，在第一张图片的标签中加上后缀 "_1"，而第二张图片的标签中加上后缀 "_2"。这样就可以保留两张图片的信息，但它们会有不同的标签，从而单独输出

from PIL import Image
import numpy as np
from Transforms_ import writer

# 写入第一张图片的代码
img_PIL = Image.open("val/ants/183260961_64ab754c97.jpg")
img_array = np.array(img_PIL)
writer.add_image("test_1" , img_array , 1,dataformats='HWC')

# 写入第二张图片的代码
img_PIL = Image.open("val/bees/59798110_2b6a3c8031.jpg")
img_array = np.array(img_PIL)
writer.add_image("test_2" , img_array , 2,dataformats='HWC')

# 关闭写入器
writer.close()

二、Transforms的使用

使用方法:

1.多查看官网文档

2.关注输入输出参数

3.返回值未知时：

4.打断点，调试

1.ToTensor

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
from PIL import Image
img_path = "val/ants/8124241_36b290d372.jpg"
#ToTensor
img = Image.open(img_path)
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)
print(tensor_img)
writer = SummaryWriter("logs")
writer.add_image("tensor_img",tensor_img)
writer.close()

2.Normalize

、

#Normalize
#print(tensor_img[0][0][0])
trans_norm = transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5])
img_norm = trans_norm(tensor_img)
#print(img_norm[0][0][0])
writer.add_image("Normalize",img_norm)

3.Resize

接受一个参数 size，它可以是一个序列（sequence）或者一个整数（int）。参数 size 表示期望的输出尺寸。如果 size 是一个类似于 (h, w) 的序列，那么输出的尺寸将会被调整成与这个序列相匹配的大小。如果 size 是一个整数，那么图像的较小边将会被调整到这个数字所代表的大小。举个例子，如果图像的高度大于宽度，那么图像将会被调整成 (size * height / width, size) 的大小。

想要在Transform进行显示，需要修改为to_tensor 类型

#Resize
trans_resize = transforms.Resize((512, 512))
#img PIL ->resize ->img_resize PIL
img_resize = trans_resize(img)
#img_resize PIL -> totensor ->img_resize tensor
img_resize = tensor_trans(img_resize)
print(img_resize)
writer.add_image("Resize",img_resize)
writer.close()

4.Compose

5.RandomCrop

#RandomCrop 随机裁剪
#要注意裁剪尺寸不要超过实际尺寸
trans_random=transforms.RandomCrop((500,300))
trans_compose_2=transforms.Compose([trans_random,tensor_trans])
for i in range(10):
    img_crop=trans_compose_2(img)
    writer.add_image("RandomCropHW",img_crop,i)

writer.close()

三、使用 torchivision 的标准数据集

torchvision — Torchvision 0.17 documentation (pytorch.org)

、

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from PIL import Image
#导入torchvision模块
import torchvision
#导入torchvision中的transforms子模块
from torchvision import transforms
#定义转换器
transform_ = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",  train=True, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",  train=True, download=True)

# print(test_set[0])
# print(test_set.classes)
# 第一个样本的图像和标签
img, target = test_set[0]
print(img)
print(target)
print(test_set.classes[target])
img.show()

注意img.show需要的参数类型为PIL

和transforms一起使用，注意参数的修改，并将PIL类型改成Tensor类型

训练数据集，train参数设置为True，加载测试数据集，就将其设置为False。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
#导入torchvision模块
import torchvision
#导入torchvision中的transforms子模块
from torchvision import transforms
#定义转换器
transform_ = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", transform=transform_, train=True, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", transform=transform_, train=False, download=True)

# print(test_set[0])
# print(test_set.classes)
#
# img, target = test_set[0]
# print(img)
# print(target)
# print(test_set.classes[target])
# img.show()

# print(test_set[0])
writer = SummaryWriter("P14")
for i in range(10):
    img, target = test_set[i]
    writer.add_image("test_set" , img , i)

writer.close()

四、Dataloader的使用

取出数据集dataset的数据

官网查看相关信息：torch.utils.data — PyTorch 1.8.1 documentation

随即抓取:

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 准备的测试数据集
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader=DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)

# 测试数据集中的第一张图片及target
writer = SummaryWriter("dataloader")

# 初始化步数
step = 0

# 遍历测试数据集
for data in test_loader:
    imgs, targets = data
    # 将图像添加到TensorBoard
    writer.add_images("test_data", imgs, step)
    step += 1

# 关闭TensorBoard写入器
writer.close()