目录

零、前言

一、构建自己的数据集

二、代码与分析

1、依赖库的导入

2、超参数以及CPU/GPU的设置

3、图像预处理模块的建立

4、数据的读取​

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文章链接：

【深度学习】如何使用pytorch训练自己的数据（一）

https://blog.csdn.net/herocheney/article/details/118692887

         通过我之前的文章相信大家已经了解如何进行pytorch环境的搭建，以及了解了数据集的作用。今天我们就直接使用该环境进行实战，搭建一个框架，构件卷积神经网络，并且能够训练测试自己的数据集。如前期流程不懂的朋友，参见我以前的博文：

pytorch网络搭建 ：https://blog.csdn.net/herocheney/article/details/117739319

数据集的概念与区别：https://blog.csdn.net/herocheney/article/details/118300553

首先，为什么我们不使用Minist等现有数据集进行测试？比如，用代码下载数据集然后读取文件，如何如何。我认为这并没有什么卵用，现实的工程实践都是自己采集处理的数据集，读取分析的都是自己的图像，现成的数据集对我们没有什么参考价值。

冠字号是人民币的唯一标识，银行等通过冠字号来确定该钱币的来源与去向，所以本实验以冠字号码识别为例，进行讲解。首先将数据集分为训练集（Train）与验证集（Validation），训练集和验证集均对数字2、6、7、9，进行构件样本。

考虑到数据集的均衡性，每个训练集的每一个类别的训练样本个数为2000个左右。验证集的样本，每一个类别为100个左右。

 每一个样本的大小为单通道32*32像素的灰度图。

构件好了数据集，我们就可以写代码了。 

 废话不多说，直接上代码。

首先就是先要导入我们所需要的各种库:

其中torch和torchvision就不用多说了，既然使用了pytorch那么这两个库是最基本的。

datasets：这里面有我们常用的几个数据集，当然，还可以加载我们自己的数据集；

transform：包含常用的图像处理操作，包含，随机切割，旋转，缩放等，以及数据类型的转换，比如，tensor到numpy的转换。

然后进行设置一下超参数，这里我们确定了batchSize,以及是否使用GPU

下图是我VSCODE的输出，证明我电脑上有GPU。

下面将定义对数据的预处理模块，我们使用transforms对输入的图像（32*32）进行处理，这里我们将图像缩放至28*28，该操作是因为我们下面要定义的卷积神经网络的输入为28*28，为了更高效，你也可以在定义数据集的时候，直接将数据缩放至28*28，缩放后转换成tensor，这里训练集和验证集要做同样的处理，当然，针对你工程实践中的其他要求，还可以做其他的处理，在transforms.Compose中添加即可。

通过绝对路径对训练集和验证集进行读取，读取的同时做上面定义的预处理操作，datasets的方便之处就在于，他会自动加载图片与标签，你的每一个类别的文件夹名就是该图像的标签，非常的方便，非常的NICE。

由下图可以看到，datasets自动确定了图像的类别，并给每个类别分配索引。相当的OK。

未完待续。。。

【深度学习】纯干货之如何使用pytorch训练自己的数据（二）

传送门：https://blog.csdn.net/herocheney/article/details/118698483