renkke的博客

描述：没有新建项目文件，直接在储存目录里打开了这个文件，试图运行，但是报错感觉遇到这个问题的人比较少，其实只是一个很小的问题导致的。

项目场景：Pytorch细粒度图像分类1.读取csv文档内容1.1读取csv文档内容1.2拆解每一行的内容2.转换成完整路径3.转换成标准标签4.这才开始使用torch自带的DataLoader5.图像预处理。

main_storage = [ ] #可以是多维 ，里面的数据类型不限 main_storage . append(s) #在列表末尾添加新的对象list . index(obj) 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置一维访问方式和下文的数组一致。s = ''

参数：a 输入的数组axis:需要改变的轴，编码从0开始start:要把axis轴放到哪个轴前，编码从0开始，取值在最后多一位（有n+1个位置可以放）比如三维数组：33232，想变成32323axis:012,要变换的是0轴start: 0123,要放在最后一位，也就是编号3之前，写start = 3...

下面展示一些 。

下面展示一些 。问题描述不建议使用，也可能是我使用姿势不对

下面展示一些 。

问题描述若BATCH_SIZE=m(训练集样本数量);相当于直接抓取整个数据集，训练时间长，但梯度准确。但不适用于大样本训练，比如IMAGENET。只适用于小样本训练，但小样本训练一般会导致过拟合[1]现象，因此不建议如此设置。若BATCH_SIZE=1;梯度变化波动大，网络不容易收敛。若BATCH_SIZE设置合适，梯度会变准确。此时再增加BATCH_SIZE大小，梯度也不会变得更准确。同时为了达到更高的训练网络精度，应该增大epoch，使训练时间变长。.........