基于pytoch卷积神经网络水质图像分类实战

具体怎么学习pytorch，看b站刘二大人的视频。

完整代码：

import numpy as np
import os
from PIL import Image
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Subset
# 设置随机种子
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)
'''https://zhuanlan.zhihu.com/p/156926543'''
# 定义图片目录
image_dir = 'images'

# 初始化图片路径列表
img_list = []

# 遍历指定目录及其子目录中的所有文件
for parent, _, filenames in os.walk(image_dir):
    for filename in filenames:
        # 拼接文件的完整路径
        filename_path = os.path.join(parent, filename)
        img_list.append(filename_path)

# 初始化图像张量列表和标签列表
image_tensors = []
y_list = []

for image_path in img_list:
    # 提取标签 (假设标签是文件名的第一个字符)
    label = int(os.path.basename(image_path)[0])
    y_list.append(label)

    # 打开图像
    img = Image.open(image_path)

    # 获取图像尺寸
    width, height = img.siz