详解Pytorch实现MNIST手写数字识别

from torchvision import transforms
import numpy as np

data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data.reshape(2,2,3)
print(img.shape)
# 注意这种形式，ToTensor方法不能传入参数
img_tensor = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor
print(img_tensor)
print(img_tensor.shape)

输入如下：

shape:(2, 2, 3)
img_tensor:tensor([[[215, 171],
                 [ 34,  12]],

                [[229,  87],
                 [ 15, 237]],

                [[ 10,  55],
                 [ 72, 204]]], dtype=torch.int32)
new shape:torch.Size([3, 2, 2])

2.1.2 torchvision.transforms.Normalize(mean, std)

给定均值：mean，shape和图片的通道数相同(指的是每个通道的均值)，方差：std，和图片的通道数相同(指的是每个通道的方差)，将会把Tensor规范化处理。

即：Normalized_image=(image-mean)/std

示例如下：

from torchvision import transforms
import numpy as np
import torchvision

data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data.reshape(2,2,3)
img = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor
print(img)
print("*"*100)

# 有三个通道就得传入一个长度为3的元组
norm_img = transforms.Normalize((10,10,10), (1,1,1))(img) #进行规范化处理

print(norm_img)

输出结果如下：

tensor([[[177, 223],
         [ 71, 182]],

        [[153, 120],
         [173,  33]],

        [[162, 233],
         [194,  73]]], dtype=torch.int32)
***************************************************************************************
# 167就是(177-10)/1，其余的类似
tensor([[[167, 213],
         [ 61, 172]],

        [[143, 110],
         [163,  23]],

        [[152, 223],
         [184,  63]]], dtype=torch.int32)

注意：在sklearn中，默认上式中的std和mean为数据每列的std和mean，sklearn会在标准化之前算出每一列的std和mean。

但是在api：Normalize中并没有帮我们计算，所以我们需要手动计算

当mean为全部数据的均值，std为全部数据的std的时候，才是进行了标准化。
如果mean(x)不是全部数据的mean的时候，std(y)也不是的时候，Normalize后的数据分布满足下面的关系：

`2.1.3` torchvision.transforms.Compose(transforms)

该方法可以将多个transform组合起来使用。

transforms.Compose([
     torchvision.transforms.ToTensor(), #先转化为Tensor
     torchvision.transforms.Normalize(mean,std) #在进行正则化
 ])

2.2 准备MNIST数据集的Dataset和DataLoader

# 准备训练集
import torchvision

#准备数据集，其中0.1307，0.3081为MNIST数据的均值和标准差，这样操作能够对其进行标准化
#因为MNIST只有一个通道（黑白图片）,所以元组中只有一个值
dataset = torchvision.datasets.MNIST('/data', train=True, download=True,
                             transform=torchvision.transforms.Compose([
                               torchvision.transforms.ToTensor(),
                               torchvision.transforms.Normalize(
                                 (0.1307,), (0.3081,))
                             ]))
#准备数据迭代器                          
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)

# 准

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