PyTorch（一）之 torchvision 加载数据

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PyTorch是一个最近出的功能比较强大的框架。

torchvision和torch包是PyTorch框架比较重要的两个包，其中torchvision包括下面四部分

1. torchvision.datasets : 图片、视频等数据集的加载器
2. torchvision.models : 常见网络模型的定义，如Alexnet、VGG、Resnet以及它们的与训练模型
3. torchvision.transforms : 常见的图像转换工具，如随机裁剪、旋转等
4. torchvision.utils : 工具类，如保存张量（3 x h x w）作为图像到磁盘，给一个小批量创建一个图像网格等

 

准备工作：

数据可以有两种方式存放：

第一种：图片文件夹+txt文档

                通过txt文档映射它们的关系。

第二种：训练集和测试集分开，且每一类文件都放在同一子目录下

                即目录下一般包括两个文件夹：train和val，每个文件件下面包含N个子文件夹，N是你的分类类别数，且每个子文件夹里    存放的就是这个类别的图像。比如N = 3 ，那么文件夹目录可以是这样

data/

         train/

                man/xxxx.jpg

                man/yyyy.jpg

                dog/111.jpg

                cat/222.jpg

                ...

         val/

              man/111.jpg<