P5：使用pytorch实现运动鞋识别

• 🍨 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 3.7.12
  编译器：pycharm
  深度学习环境：tensorflow 2.7.0
  数据：本地数据集-运动鞋
  

一、代码

# 1 设置GPU
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets

import os,PIL,pathlib

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

print(device)

# 2 导入数据
import os,PIL,random,pathlib

data_dir = './data_sneakers/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

data_paths  = list(data_dir.glob('*'))
classeNames = [str(path).split("/")[1] for path in data_paths]
print(classeNames)
# 构建数据集
# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    # transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

train_dataset = datasets.ImageFolder("./data_sneakers/train/",transform=train_transforms)
test_dataset  = datasets.ImageFolder("./data_sneakers/test/",transform=test_transform)

train_dataset.class_to_idx

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                           batch_size=batch_size,
                                           shuffle=True,
                                           num_workers=1)
test_dl = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,
                                          batch_