深度学习Pytorch（二）
原创深度学习Pytorch（二）
原创
深度学习Pytorch（二）
前言：关于Pycharm终端显示PS而不显示虚拟环境名
解决办法：
- 打开Pycharm的设置（File——>setting）,找到Tools，点击Terminal
- 可以看到Shell path处给的路径是powershell.exe,所以终端才会一直显示PS
- 将此处路径改为
C:\Windows\system32\cmd.exe,一般路径都是这个，改好之后点击OK即可 - 关掉设置后重新打开终端，就可以看到自己的虚拟环境名了
一、Python文件、Python控制台、Jupyter的对比
- 代码是以块为一个整体运行的话：
Python文件：块是所有行的代码
优点：通用，传播方便，适用于大型项目
缺点：需要从头运行
Python控制台：以任意行为块运行
优点：显示每个变量属性
缺点：不利于代码阅读及修改
Jupyter：以任意行为块运行的
优点：利于代码阅读及修改
缺点：环境需要配置
二、Pytorch加载数据
Dataset类：
提供一种方式去获取数据及其label，它的功能是如何获取每一个数据及其label，并告诉我们总共有多少的数据
Dataloader类：
为后面的网络提供不同的数据形式
- 在Pycharm中创建一个read_data的Python文件
from torch.utils.data import Dataset
help(Dataset) #或者直接使用Dataset??使用以上代码可以查看Dataset类的用法
- 下面是读取数据的具体代码
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os
class MyData(Dataset):
def __init__(self,root_dir,label_dir): #root_dirw为ants目录上层目录，label_dir为ants目录，此ants目录的目录名即为标签名
self.root_dir=root_dir
self.label_dir=label_dir
self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir) #拼接
self.img_path=os.listdir(self.path) #得到ants目录中所有图片的名字列表
def __getitem__(self, idx): #idx为编号
img_name=self.img_path[idx]
img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name) #拼接
img=Image.open(img_item_path)
label = self.label_dir
return img,label
def __len__(self):
return len(self.img_path) root_dir="dataset/train"
ants_label_dir="ants"
bees_label_dir="bees"
ants_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir) #创建蚂蚁数据集
bees_dataset=MyData(root_dir,bees_label_dir) #创建蜜蜂数据集
train_dataset=ants_dataset+bees_dataset #将蚂蚁数据集和蜜蜂数据集进行拼接
img,label=train_dataset0 #相当于直接调用getitem函数，返回两个参数
img.show()注意：这里采用的是以文件夹名来作为标签名的情况，如果标签名比较复杂，还有一种方式即采用两个文件夹，一个文件夹里放图片，另一个文件夹放对应名称的txt文件，每个txt文件里存有标签名。
三、TensorBoard的使用（add_scalar的使用）
请先看前言！
进入Pytorch环境后安装tensorboard：
pip install tensorboard新建一个Python文件：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer=SummaryWriter("logs") #存储到logs文件夹下
# writer.add_image()
# y=x
for i in range(100):
writer.add_scalar("y=x",i,i) #第一个参数是标题，第二个参数是y轴，第三个参数是x轴
writer.close()run以下以上代码后会生成一个logs文件夹，里面有我们的事件文件！
之后进入Pycharm终端，确保在Pytorch环境中，输入以下命令：
tensorboard --logdir=logs --port=6007 #logdir为事件文件所在文件夹名，port指定端口会出现一个网址，进入即可得到咱们的scalar！
注意：每向wirter写入一个新的事件时，会保留上一次的事件，所以当我们需要变换函数的时候，一种方法是将logs文件夹中的事件文件全部删除，重新run！
四、TensorBoard的使用（add_image的使用）
(后面学习用，这次不用)进入Pytorch环境安装opencv：
pip install opencv-pythonfrom PIL import Image
image_path="dataset/train/ants/0013035.jpg"
img=Image.open(image_path)
print(type(img))以上使用PIL获取图片，得到的图片格式是<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
下面是add_image的三个参数，可以看到第二个参数只能使用三个类型，所以我们使用PIL的方式无法满足要求，但其中的numpy类型，可利用Opencv读取照片获得numpy型图片数据。
Args:
tag (str): Data identifier
img_tensor (torch.Tensor, numpy.ndarray, or string/blobname): Image data
global_step (int): Global step value to record此次不使用opencv获取图片，我们使用numpy.array()，对PIL图片进行转换
import numpy as np
img_array=np.array(img)
print(type(img_array))结果是<class 'numpy.ndarray'>，符合要求
综上代码如下：
import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from PIL import Image
writer=SummaryWriter("logs") #存储到logs文件夹下
image_path="dataset/train/ants/69639610_95e0de17aa.jpg"
img_PIL=Image.open(image_path) #得到PIL格式的图片
img_array=np.array(img_PIL) #将PIL格式的图片转换为numpy格式的
print(type(img_array))
print(img_array.shape)
#从PIL到numpy，需要在add_image()中指定shape中每一个数字/维表示的含义
writer.add_image("train",img_array,1,dataformats='HWC') #dataformats参数为高度H，宽度W,通道C，不清楚图片的类型就用图片.shape查看
#第二个参数为指定步数
# y=x
for i in range(100):
writer.add_scalar("y=x",i,i) #第一个参数是标题，第二个参数是y轴，第三个参数是x轴
writer.close()run后进入Pycharm终端，确保在Pytorch环境中，输入以下命令：
tensorboard --logdir=logs --port=6007 #logdir为事件文件所在文件夹名，port指定端口打开网页即可！
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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