P2：使用pytorch实现CIFAR10彩色图片识别

一、前言

• 🍨 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 3.7.12
  编译器：pycharm
  深度学习环境：tensorflow 2.7.0
  数据：本地数据集
  今天内容是一个简单的彩色图片识别。了解熟悉pytorch的一些基本语法。

二、代码实现

代码

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

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)
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)