怎么暂停python模型训练_pytorch 快速入手训练模型

你已经了解了如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。

现在测试怎么处理数据

通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor图像数据，可以用 Pillow，OpenCV

语音数据，可以用 scipy，librosa

文本数据，可以用 NLTK 和 SpaCy

特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做 totchvision 的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.DataLoader。

对于本教程，我们将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为3*32*32，也就是RGB的3层颜色通道，每层通道内的尺寸为32*32。

训练一个图像分类器

我们将按次序的做如下几步：使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集

定义一个卷积神经网络

定义一个损失函数

在训练样本数据上训练网络

在测试样本数据上测试网络

加载并归一化 CIFAR10，并使用 torchvision ,用它来加载 CIFAR10 数据非常简单。

import torch

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, t