PyTorch 数据处理与模型训练技巧-优快云博客

本文介绍了PyTorch中数据导入的步骤，包括使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader，以及数据预处理的transform操作。接着讲解了模块导入，如torchvision.models、torch.nn和torch.optim。在训练部分，详细阐述了训练过程，包括更新学习率、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。文章最后提到了一些训练时的注意事项，如避免多线程数据加载和正确处理损失值。

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一、数据导入部分
torch.utils.data.Dataset，这是一个抽象类，在pytorch中所有和数据相关的类都要继承这个类来实现。
torchvision.datasets.ImageFolder接口实现数据导入。torchvision.datasets.ImageFolder会返回一个列表（比如image_datasets[‘train’]或者image_datasets[‘val]），列表中的每个值都是一个tuple，每个tuple包含图像和标签信息。列表list是不能作为模型输入的，因此在PyTorch中需要用另一个类来封装list，那就是：
torch.utils.data.DataLoader，它可以将list类型的输入数据封装成Tensor数据格式，以备模型使用。这里是对图像和标签分别封装成一个Tensor。
data_transforms是一个字典。主要是进行一些图像预处理，比如resize、crop等。实现的时候采用的是torchvision.transforms模块，比如torchvision.transforms.Compose是用来管理所有transforms操作的，torchvision.transforms.RandomSizedCrop是做crop的。需要注意的是对于torchvision.transforms.RandomSizedCrop和**transforms.RandomHorizontalFlip()**等，输入对象都是PIL Image，也就是用python的PIL库读进来的图像内容，而transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.4], [0.2, 0.2, 0.5])的作用对象需要是一个Tensor，因此在transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.4], [0.2, 0.2, 0.5])之前有一个
**transforms.ToTensor()**就是用来生成Tensor的。另外tr

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