从零开始PyTorch深度学习项目实战教程

-白金之星-

已于 2023-03-30 15:06:11 修改

阅读量618

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：【PyTorch深度学习实战200例】NLP+CV 文章标签：深度学习 pytorch python

于 2023-03-30 14:16:29 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/timixy/article/details/129856539

从零开始PyTorch深度学习项目实战教程

本教程将介绍如何使用PyTorch深度学习框架来完成一个完整的深度学习项目。本教程假定你已经具有一定的Python编程经验，并且对深度学习有一定的了解。

环境设置

在开始之前，你需要安装PyTorch和相关的Python库。可以使用Anaconda来创建一个虚拟环境，并在其中安装所需的库：

conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
conda install pandas matplotlib jupyter notebook

项目介绍

我们将使用一个人脸识别任务来演示PyTorch的使用。我们将使用CelebA数据集中的人脸图像，该数据集包含超过200,000个人脸图像，每个人脸都有40个属性注释。

我们的任务是根据图像中人脸的属性，预测该人是否戴眼镜。我们将使用卷积神经网络（CNN）来完成这个任务。

数据准备

在开始之前，我们需要下载CelebA数据集。可以从其官方网站下载此数据集。下载完数据集后，我们需要将其解压到我们的工作目录中。

解压后，我们应该会得到一个名为CelebA的文件夹，其中包含以下子文件夹：

Anno：包含40个属性注释文件。
Eval：包含评估脚本。
Img：包含202,599个JPEG图像。
list_eval_partition.txt：包含图像的分区列表。
list_eval.txt：包含每个图像的属性注释。
我们将使用list_eval.txt和list_eval_partition.txt文件来准备我们的数据。

首先，我们需要读取