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【pytorch学习】土堆pytorch笔记1

news 来源：原创 2025/7/20 2:36:54

学习参考

仓库

https://github.com/xiaotudui/pytorch-tutorialhttps://github.com/xiaotudui/pytorch-tutorial

https://github.com/AccumulateMore/CV

参考博客

https://blog.csdn.net/weixin_44216612/article/details/124203730?
https://www.morinha.cc/posts/courses/pytorch-%E5%B0%8F%E5%9C%9F%E5%A0%86/
只做一些必要的记录，很多直接看的博客。

P3两大法宝

dir()：打开，看见里面有多少分区、多少工具。
help()：说明书。

在conda环境里，输入jupyter notebook，打开jupyter

import torch
print(torch.cuda.is_available())
help(torch.cuda.is_available) # 查看 torch.cuda.is_available 的用法
dir(torch)  # 查看torch包中有哪些区、有哪些工具

help代码结果：

Help on function is_available in module torch.cuda:
is_available() -> boolReturns a bool indicating if CUDA is currently available.

P5加载数据

Pytorch中加载数据需要Dataset、Dataloader。

Dataset提供一种方式去获取每个数据及其对应的label，告诉我们总共有多少个数据。
Dataloader为后面的网络提供不同的数据形式，它将一批一批数据进行一个打包。

用help查看Dataset信息

from torch.utils.data import Dataset
help(Dataset)

同样可以在pycharm里按ctrl点击进去查看。

Dataset、Dataloader大概的作用

Pytorch中加载数据需要Dataset、Dataloader。

Dataset提供一种方式去获取每个数据及其对应的label，告诉我们总共有多少个数据。
Dataloader为后面的网络提供不同的数据形式，它将一批一批数据进行一个打包

使用Dataset

导入Dataset类

from torch.utils.data import Dataset"""
utils 即工具的意思，从torch这个大工具箱中挑选出的实用工具区
data  从这个工具区中挑选出的数据有关工具前面已经介绍了如何查看帮助，可以查到Dataset的用法
①应该继承 `Dataset` 这个抽象类
②应该重写 `__getitem__` 和 `__len__` 方法
"""

PIL的一些操作（读取图片）

读取图片和显示

from PIL import Imageimg=Image.open(img_path)
img.show()

文件操作（路径、目录）

列出目录下的文件，路径拼接

import os
# r防止转义字符生效
dir_path=r"D:\FDownload\hymenoptera_data\train\ants"# 返回目录下一个包含这些文件和文件夹名称的列表，可以用[索引]访问
img_path_list=os.listdir(dir_path)# 在init里截取的语句
os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)

P7 tensorBoard

使用SummaryWriter类的方法

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter"""
SummaryWriter类创建一个事件文件，在给定的目录中添加摘要和事件参数1 存放日志的文件夹名本节视频只用到领个方法add_image() 在事件文件中添加图片add_scalar() 在TensorBoard中添加标量数据该方法可以用来添加训练过程中的损失值、准确率等指标，以便于在TensorBoard中进行可视化和比较
"""

SummaryWriter 是 PyTorch 中用于记录训练过程中的日志信息的工具，通常用于与 TensorBoard 配合使用。add_scalar 方法用于记录标量值（如损失函数值、准确率等）到日志中。以下是 add_scalar 方法的详细用法和示例。

方法签名

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

tag：字符串，用于标识标量值的名称（如 'Loss/train' 或 'Accuracy/test'）。
scalar_value：标量值，可以是 Python 的数字类型（如 int、float）或 PyTorch 的张量。
global_step：可选参数，表示当前的全局步数（如训练的轮数或批次数）。
walltime：可选参数，表示事件发生的时间，以秒为单位。

示例用法

记录训练损失

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 创建一个 SummaryWriter 实例
writer = SummaryWriter(log_dir='runs/experiment_1')# 假设你有一个训练循环
for epoch in range(num_epochs):train_loss = ...  # 计算训练损失writer.add_scalar('Loss/train', train_loss, global_step=epoch)

记录测试准确率

test_accuracy = ...  # 计算测试准确率
writer.add_scalar('Accuracy/test', test_accuracy, global_step=epoch)

记录多个标量

writer.add_scalar('Loss/train', train_loss, global_step=epoch)
writer.add_scalar('Loss/test', test_loss, global_step=epoch)
writer.add_scalar('Accuracy/train', train_accuracy, global_step=epoch)
writer.add_scalar('Accuracy/test', test_accuracy, global_step=epoch)

在 TensorBoard 中查看结果

启动 TensorBoard：
```
tensorboard --logdir=runs/experiment_1
```
打开浏览器，访问 http://localhost:6006，即可查看记录的标量值。

注意事项

日志目录：
- log_dir 是日志文件的保存路径。如果路径不存在，SummaryWriter 会自动创建。
- 可以通过 tensorboard --logdir 指定日志目录来查看多个实验的结果。
全局步数：
- global_step 用于记录当前的训练进度。通常设置为训练的轮数或批次数。
性能影响：
- SummaryWriter 会对性能产生一定影响，尤其是在频繁写入日志时。可以通过减少写入频率来优化性能。

总结

SummaryWriter 的 add_scalar 方法用于记录训练过程中的标量值，如损失函数值和准确率。通过将这些值记录到日志中，可以使用 TensorBoard 可视化训练过程，帮助分析模型的性能和调试训练过程。

使用一下「tensorboard」，同时查看生成的事件文件

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  
# 传入路径参数"logs"
writer = SummaryWriter("logs")  # add_scalar(
#         tag, 相当于标题
#         scalar_value, 相当于y轴
#         global_step=None, 相当于 x轴
#     )
# y = 2x  
# 同一个图像标题下，重复修改y值会导致，新图会包含之前的旧图  
for i in range(100):  writer.add_scalar("y = 2x", 2*i, i)  
writer.close()

# 查看日志的命令
# logdir=事件文件所在的 文件夹名
tensorboard --logdir=logs# 可以修改端口,改成自己的路径
tensorboard --logdir=logs --port=6007tensorboard --logdir=learn_pytorch/logs --port=6007

添加图片

添加图片, 方便观察训练过程的不同阶段的输出

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from PIL import Image
import numpy as npwriter = SummaryWriter("logs")# 第1步
# image_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg"
# 第2步
image_path = "data/train/bees_image/16838648_415acd9e3f.jpg"img_PIL = Image.open(image_path)
# 需要numpy.array类型的参数
img_array = np.array(img_PIL)
print(type(img_array))
print(img_array.shape)# 从PIL到Numpy，需要在add_image()中指定图像的每一维的含义，需要指定高度宽度通道数的顺序
writer.add_image("test", img_array, global_step=2, dataformats="HWC")writer.close()

P9 transforms结构及用法

什么是transforms？

常用的图像预处理方法，一般用于转换图片格式
有多个图片处理方法，如：
ToTensor（）对象可传入两种图片格式：

PIL：用PIL的Image工具打开
numpy：用OpenCV打开

transforms该如何使用？

首先创建一个具体的工具(如ToTensor工具，相当于创建类对象)：tool = transforms.ToTensor（）
然后给工具传入参数（传入图片）：result = tool(input)
最后得到tensor类型的图片

为什么我们需要Tensor数据类型？

tensor类型中的很多属性我们都需要在神经网络中用到，如反向传播、梯度等
所以我们必定要用到transforms将数据转换为tensor类型，然后进行训练

from PIL import Image  
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  
from torchvision import transforms  img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg"  
img = Image.open(img_path)  
print(img)  # 使用transforms  
"""  
ToTensor() 可传入`PIL Image` 和 `numpy.ndarray` 两种图片格式  PIL Image：即用PIL的Image工具打开图像的格式  numpy.ndarray：即用OpenCV打开图像的格式（所以一般用这种方式打开，不用再转换图像了）  
"""  
tensor_trans = transforms.ToTensor()  
tensor_img = tensor_trans(img)  
print(tensor_img)  writer = SummaryWriter("logs")  
writer.add_image("Tensor_img", tensor_img, 0)  
writer.close()

了解call函数

transforms里有一个call函数，用下面的一段代码来说明其使用方法：
直接通过**对象(参数)**来使用

# __call__ 类似「类的有参构造」，可看作为「对象-有参构造」
# 测试
class Person:  def __call__(self, name):  print("__call__"+" Hello "+name)  def hello(self, name):  print("Hello "+name)  person = Person()  
person("zhangsan")person.hello("lisi")

P13常用transfroms

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("D:\\FDownload\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg")
# 打印后得知，图像为RGB三通道
print(img)# 01 transforms.ToTensor()
trans_totensor = transforms.ToTensor()
img_tensor = trans_totensor(img)
print(img_tensor[0][0][0]) # 当使用transforms.ToTensor()将PIL图像转换为张量时，生成的张量维度遵循 (Channels, Height, Width) 格式
writer.add_image("ToTensor", img_tensor, 0)# 02 transforms.Normalize()
# output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
trans_norm = transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
img_norm = trans_norm(img_tensor)
print(img_norm[0][0][0])
writer.add_image("Normalize", img_norm, 0)# 03 Resize
# 图像为PIL，经过Resize后，仍为PIL
trans_resize = transforms.Resize((512, 512)) # 如果参数是一个int数，调整尺寸，短的那一边和参数一样，另一个进行等比例调整
img_resize = trans_resize(img)
# 将PIL转为Tensor
img_resize = trans_totensor(img_resize)
writer.add_image("Resize", img_resize, 0)# 04 Compose 将几个转换组合在一起，先resize，再tensor
trans_resize_2 = transforms.Resize(512)
trans_compose = transforms.Compose([trans_resize_2, trans_totensor])
img_resize_2 = trans_compose(img)
writer.add_image("Resize", img_resize_2, 0)# 05 RandomCrop
trans_random = transforms.RandomCrop(512)
trans_compose_2 = transforms.Compose([trans_random, trans_totensor])
for i in range(10):img_crop = trans_compose_2(img)writer.add_image("RandomCrop", img_crop, i)writer.close()

dataloader

Dataloader（）：

概念：是一个迭代器，方便我们去多线程地读取数据，并且可以实现batch以及shuffle的读取等
用法：
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)
如上，test_loader 就是我们生成的数据迭代器，
即加载test_data数据集，每次打包四个数据，打包成imgs和targets，
shuffle表示每次迭代完之后，下次迭代是否打乱顺序
drop_list 表示是否删除非完整页的结尾数据
完整参数参考官方文档。

P16 神经网络的基本骨架–nn.Module的使用

注：nn=neural network

module

torch.nn是非常常用的包，其中torch.container中的「Module」是所有神经网络的基类
自己定义的模型需要实现「Module」的__init__和forward函数

一个nn.module可以视为一个块。所有的module包含两个主要函数：

init函数：在里边定义一些需要的类或参数。包括网络层forward函数：做最终的计算和输出，其形参就是模型（块）的输入。

import torch
from torch import nnclass Lana(nn.Module):# ctrl+ o 可以找到有哪些方法要重写def __init__(self) -> None:super().__init__()def forward(self,input):output = input + 1return outputlana=Lana()
x=torch.tensor(1.0)
print(x)
output = lana(x)
print(output)