第P2周：CIFAR10彩色图片识别

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊

🚀我的环境：

• 语言环境：python 3.12.6
• 编译器：jupyter lab
• 深度学习环境：Pytorch

前期准备

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

train_ds = torchvision.datasets.CIFAR10('data', 
                                      train=True, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

test_ds  = torchvision.datasets.CIFAR10('data', 
                                      train=False, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)

test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape

torch.Size([32, 3, 32, 32])

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 指定图片大小，图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)
plt.figure(figsize=(20, 5)) 
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 进行轴变换
    npimg = imgs.numpy().transpose((1, 2, 0))
    # 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')
    
#plt.show()  如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码