在查torchvision的数据集时，在Docs中找不到torchvision

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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#python #pytorch

解决办法：在左上角把版本改成0.90，就可以显示torchvison及相应的COCO数据集

吾日三省-
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【实验必用】如何在深度学习中加载数据集并进行训练和测试？
信小海
03-17 2300
本文以面部表情识别方向的RAF-DB数据集为例，为大家介绍了在深度学习中加载数据集并进行训练和测试的代码框架。对于只想做一个简单分类任务的初学者来说，只需稍作改动，即可跑通。
计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
03-02 2198
本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理，基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署，包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解，手把手教你打造高精度智能质检系统！
pytorch中Torchvision数据集
2301_80730145的博客
05-03 843
的过程中，是必不可少的。数据集的获取除了自己，还有没有别的简单的方式找到呢？显然是有的：从。
AttributeError: module ‘torchvision.transforms‘ has no attribute ‘Compose‘
qq_42548340的博客
10-16 5942
torchvision版本太低导致,需要更新 步骤： Win+R 打开运行，输入cmd 在命令窗口输入pip install --upgrade torchvision
PyTorch深度学习入门笔记（六）torchvision 中的数据集使用
一名FPGA芯片设计爱好者的技术博客
01-16 1417
课程学习笔记，课程链接 学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。 文章目录一、torchvision二、CIFAR数据集2.1 下载数据集2.2 数据集的使用2.3 transforms的使用2.3 其他数据集的使用 目的： 如何把数据集和 Transforms结合在一起 介绍科研中使用的一些标准数据集和下载、查看、使用方法 一、torchvision pytorch官网：https://pytorch.org/ 点进 torchvision: torchvision 文档列出了很多科研或者
torchvision加载数据时找不到文件
shengxing_stu的博客
07-21 894
torchvision加载数据
pytorch安装+出现ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘的解决办法
weixin_44966620的博客
01-16 2179
2.如果conda list后，有pytorchvision,那就看一下是不是pytorch和pytorchvision版本不匹配。如果选择cuda版本还需要另外安装cuda,并且电脑需要有GPU或者租服务器。1.首先，使用conda list，查看torchvision是否安装成功。如果需要更低版本，点击“Previous versions of PyTorch”，选择相应版本。解决办法：只需要重新安装torchvision,安装版本选择参照本文的一、部分。如果安装失败，尝试先将pytorch卸载。
pytorch学习（5）——torchvision中的数据集使用
qq_45362336的博客
07-22 499
进入pytorch官网（需要梯子）：https://pytorch.org（1）点击Models and pre-trained weights可以下载已经训练好的神经网络。（2）点击Datasets可以下载数据集。
torchvision中数据集的使用（Pycharm）
2303_79419613的博客
04-26 456
我们在学习深度学习基础的时候，经常会因为想测试自己写的对不对，但是找不到数据集而感到烦恼，其实，Pytorch为我们提供了一些基础的数据集（当然在以后模型训练中还是要自己从网上找数据集的）；
学习pytorch6 torchvision中的数据集使用
weixin_42831564的博客
08-29 1050
download可以一直保持为True，下载一次后指定目录下有下载好的数据集，代码不会重复下载，也可以自己把下载好的数据集压缩包放到指定目录，代码会自动解压缩。
小土堆学习笔记7：torchvision中的数据集使用
qq_40525602的博客
10-25 1348
CIFAR-10 是一个经典的图像分类数据集，包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像（每张图像 32x32 大小），其中有 50,000 张用于训练，10,000 张用于测试。这个数据集已经被很多计算机视觉的研究人员用于深度学习模型的训练和测试。是库中的一个内置数据集，用户可以很方便地通过它来加载 CIFAR-10 数据集（如代码所示）。
1.关于torch,torchvision,torchdata，三方冲突的最佳魂环配置 2.关于EarthNets平台对应的Datasets4EO数据集安装方法
qq_42764906的博客
12-28 2261
1.关于torch,torchvision,torchdata，三方冲突的最佳魂环配置。 2.EarthNets平台网址，及对应github网址。 2.关于EarthNets平台对应的Datasets4EO数据集安装方法。 3.记录了自己安装EarthNets平台上的Datasets4EO数据集的安装过程。 4.一些安装过程遇到的问题记录（报错及解决方法）。
在PyTorch中构建高效的自定义数据集
TensorFlowNews
07-14 2031
学习Dataset类的来龙去脉，使用干净的代码结构，同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦。 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。 PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 301
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 808
提示：java总结学习之路。
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 406
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 628
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
GG_Bruse的博客
11-23 265
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 247
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
已经下好coco数据集，怎么在ptchram里面运行，并且制定一个小白学习计划
10-15
<think>我们参考用户提供的引用内容，特别是引用[2]和引用[3]中提到了YOLO训练的相关步骤，以及引用[4]中关于修改配置文件的信息。用户已经下载好COCO数据集，现在需要在PyCharm中运行该数据集，并希望为小白制定一个学习计划。 根据引用[3]的内容，我们可以知道在运行YOLO之前需要配置GPU环境（包括CUDA、cuDNN）以及安装PyTorch的GPU版本。此外，还需要配置数据集路径和模型文件。 步骤分解如下： 1. 环境准备：确保已经安装好CUDA和cuDNN，并创建了虚拟环境（如使用Anaconda）。 2. 安装PyTorch（GPU版本）和YOLO所需的依赖。 3. 在PyCharm中配置项目，设置Python解释器为之前创建的虚拟环境。 4. 配置数据集：参考引用[2]和引用[4]，需要创建一个数据集配置文件（如coco.yaml），指定训练集、验证集和测试集的路径，以及类别数和类别名称。 5. 选择模型：通常YOLO有多个模型（如yolov5s, yolov5m等），需要下载对应的预训练权重，或者使用默认的模型配置文件。 6. 运行训练：使用命令行或编写Python脚本来启动训练。 下面详细说明每一步： ### 1. 环境准备（引用[3]中提到的步骤） - 安装CUDA和cuDNN：根据显卡支持的CUDA版本安装对应的CUDA Toolkit和cuDNN。 - 创建虚拟环境（建议使用Anaconda）： conda create -n yolo_env python=3.8 conda activate yolo_env ### 2. 安装依赖 - 在虚拟环境中安装PyTorch（GPU版本），例如： pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 # 具体版本号根据CUDA版本确定 - 安装ultralytics（YOLOv8）或下载YOLOv5的代码并安装其依赖（根据用户使用的版本，这里以YOLOv5为例）： 如果是YOLOv5，则进入项目目录，运行：pip install -r requirements.txt ### 3. 在PyCharm中配置项目 - 打开PyCharm，打开YOLO项目文件夹（如yolov5）。 - 设置Python解释器：File -> Settings -> Project -> Python Interpreter -> 选择之前创建的虚拟环境（yolo_env）中的python.exe。 ### 4. 配置数据集 - 用户已经下载了COCO数据集，需要将数据集按照以下结构放置（以YOLOv5为例）： datasets/ coco/ images/ train2017/ # 训练图片 val2017/ # 验证图片 labels/ train2017/ # 训练标签（txt格式） val2017/ # 验证标签 - 创建数据集配置文件：在项目目录的data文件夹下（如data/coco.yaml），内容如下： path: ../datasets/coco # 数据集根目录 train: images/train2017 # 相对于path的路径 val: images/val2017 test: # 如果有测试集则填写，没有可以省略 # 类别数（COCO有80类） nc: 80 # 类别名称列表（注意顺序） names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 完整的80个类别名称，具体参考COCO官网 注意：如果用户使用的是COCO128（小数据集），则结构类似，但图片数量少。 ### 5. 选择模型 - 使用YOLOv5提供的模型配置文件（如yolov5s.yaml），位于models目录下。注意检查该文件中的类别数（nc）是否与数据集配置一致（应为80）。 ### 6. 运行训练 - 在PyCharm中，可以创建一个Python脚本（如train.py）或者直接运行命令行（在PyCharm的Terminal中）： python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt 其中： --img: 输入图像尺寸 --batch: 批次大小（根据GPU内存调整） --epochs: 训练轮数 --data: 数据集配置文件路径 --cfg: 模型配置文件路径 --weights: 预训练权重文件（可以从官网下载或自动下载） - 如果使用YOLOv8，则训练命令可能为： yolo detect train data=coco.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 ### 小白学习计划 为了帮助小白系统学习，制定一个渐进的学习计划： 1. 基础知识准备（约1周）： - 学习Python基础（数据类型、函数、类、文件操作等）。 - 了解深度学习和卷积神经网络的基本概念（CNN、目标检测任务等）。 - 学习PyTorch基础（张量操作、自动求导、模型定义、训练流程等）。 2. 环境搭建（1天）： - 按照上述步骤配置GPU环境（CUDA、cuDNN、PyTorch GPU版）。 - 安装PyCharm并配置项目。 3. 熟悉YOLO项目结构（1天）： - 下载YOLO代码（如YOLOv5或YOLOv8）。 - 阅读项目文档，了解主要文件和目录的作用。 4. 运行官方示例（1-2天）： - 使用COCO数据集或更小的数据集（如COCO128）运行训练和测试。 - 尝试使用预训练权重进行目标检测推理。 5. 深入理解（1周）： - 阅读YOLO论文（v1到v8），了解演进过程。 - 分析代码结构，理解数据加载、模型构建、损失函数等关键部分。 6. 实践项目（持续）： - 在自己的数据集上进行训练（如标注自己的数据集，格式转换为YOLO格式）。 - 调试模型，调整超参数，尝试改进模型结构。 7. 进阶学习（可选）： - 学习模型优化（如剪枝、量化）和部署（如ONNX导出、TensorRT加速）。 - 参与目标检测相关比赛（如Kaggle竞赛）以提升实战能力。 注意：学习过程中要勤于查阅官方文档和社区讨论（如GitHub issues）。 根据引用[1]和[4]，用户可能还需要下载预训练权重（如yolov5s.pt）和配置数据集路径，确保路径正确。 最后，在PyCharm中运行训练时，可能会遇到路径问题，建议使用绝对路径或确保相对路径正确。如果遇到错误，仔细阅读错误信息，查找解决方案。 希望这个计划能够帮助小白逐步掌握YOLO目标检测技术。 </think>### 在PyCharm中运行COCO数据集的操作指南 #### 一、环境配置与数据集准备 1. **CUDA和cuDNN安装**（引用[3]） - 确认GPU支持CUDA：`nvidia-smi`查看驱动版本 - 安装匹配的CUDA Toolkit（建议11.x版本） - 安装对应cuDNN库（解压后复制到CUDA安装目录） - 验证安装： ```bash nvcc --version # 查看CUDA版本 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 应返回True ``` 2. **数据集路径配置**（引用[2][4]） 在项目根目录创建`coco.yaml`文件： ```yaml path: datasets/coco # COCO数据集根目录 train: images/train2017 val: images/val2017 nc: 80 # COCO类别数 names: ['person', 'bicycle', ...] # 完整类别名需参照COCO官方 ``` > 目录结构示例： ``` datasets/ └── coco/ ├── images/ │ ├── train2017/ │ └── val2017/ └── labels/ ├── train2017/ └── val2017/ ``` #### 二、PyCharm运行步骤 1. **克隆YOLO代码库**（引用[1]） ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 ``` 2. **PyCharm配置**（引用[3]） - 打开克隆的yolov5项目 - 设置Python解释器：`File > Settings > Project > Python Interpreter` - 安装依赖：在Terminal执行 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **运行训练命令** - 创建`train.py`文件： ```python from yolov5 import train train.run( data='coco.yaml', imgsz=640, weights='yolov5s.pt', epochs=50, batch_size=16 ) ``` - 或直接在Terminal执行： ```bash python train.py --data coco.yaml --weights yolov5s.pt ``` #### 三、小白学习计划（建议4周） **第1周：基础准备** 1. Python语法强化（重点掌握类/文件操作） 2. PyTorch基础教程（张量操作/自动求导） 3. 理解目标检测基础概念（IOU/mAP/Anchor） **第2周：环境实战** 1. 完成CUDA+PyTorch环境配置（引用[3]） 2. 在PyCharm中运行COCO预训练模型推理： ```python import yolov5 model = yolov5.load('yolov5s.pt') results = model('bus.jpg') results.show() ``` 3. 学习数据标注工具使用（LabelImg/Roboflow） **第3周：模型训练** 1. 使用自定义小数据集训练（引用[4]） ```bash python train.py --data custom.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 20 ``` 2. 学习超参数调优（学习率/批量大小） 3. 掌握验证集评估方法： ```bash python val.py --data coco.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt ``` **第4周：项目实战** 1. 实现特定场景检测（如交通标志识别） 2. 模型导出与应用部署（ONNX/TensorRT） 3. 性能优化技巧（模型剪枝/量化） > 每日学习建议：2小时理论学习 + 3小时代码实践 > 关键资源： > - YOLO官方文档：https://docs.ultralytics.com > - COCO数据集官网：https://cocodataset.org > - PyTorch教程：https://pytorch.org/tutorials （引用[3]实践基础） ### 常见问题解决方案 1. **路径错误**：使用绝对路径配置yaml文件（引用[2]） 2. **CUDA内存不足**：减少`batch_size`值（建议从8开始） 3. **类别不匹配**：检查`nc`和`names`配置是否与数据集一致（引用[4]） > 提示：首次训练建议使用小规模数据集（如COCO128）测试流程完整后再用完整COCO数据集
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