本文将介绍以下内容：
数据集与数据加载器
数据迁移
如何建立神经网络
数据集与数据加载器
处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护；理想情况下，我们希望我们的数据集代码与模型训练代码解耦，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset，它们允许你使用预加载的数据集和你自己的数据。Dataset存储了样本及其相应的标签，DataLoader在Dataset周围包装了一个可迭代对象，以便于访问样本。
PyTorch域库提供了许多预加载的数据集（如FashionMNIST），这些数据集是torch.utils.data.Dataset的子类，并实现了特定数据的特定函数。它们可用于原型化和基准化模型。你可以在这里找到它们:图像数据集，文本数据集和音频数据集
加载数据集
下面是一个如何从TorchVision加载Fashion-MNIST数据集的示例。Fashion-MNIST是Zalando文章图像的数据集，由60,000个训练样例和10,000个测试样例组成。每个示例都包含一个28×28灰度图像和来自10个类之一的关联标签。
我们用以下参数加载FashionMNIST数据集：
-
root是存储训练/测试数据的路径，
-
Train指定训练或测试数据集，
-
download=True从互联网上下载数据，如果它在根不可用。
-
Transform和target_transform指定特征和标签转换
import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt
training_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train=True,
download=True,
transform=ToTensor()
)
test_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train=False,
download=True,
transform=ToTensor()
)
迭代和可视化数据集
我们可以像列表一样手动索引数据集：training_data[index]。我们使用matplotlib来可视化训练数据中的一些样本。
labels_map = {
0: "T-Shirt",
1: "Trouser",
2: "Pullover",
3: "Dress",
4: "Coat",
5: "Sandal",
6: "Shirt",
7: "Sneaker",
8: "Bag",
9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
img, label = training_data[sample_idx]
figure.add_subplot(rows, cols, i)
plt.title(labels_map[label])
plt.axis("off")
plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()
输出为：
为文件创建自定义数据集
自定义Dataset类必须实现三个函数：init， len__和__getitem。看看这个实现；FashionMNIST图像存储在目录img_dir中，它们的标签单独存储在CSV文件annotations_file中。
在接下来的部分中，我们将分解这些函数中发生的事情。
class CustomImageDataset(Dataset):
def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
self.img_dir = img_dir
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __len__(self):
return len(self.img_labels)
def __getitem__(self, idx):
img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
image = read_image(img_path)
label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
if self.transform:
image = self.transform(image)
if self.target_transform:
label = self.target_transform(label)
return image, label
init
__init__函数在实例化Dataset对象时运行一次。我们初始化包含图像、注释文件和两个转换（下一节将详细介绍）的目录。
def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file
