Day 39 图像数据与显存

@浙大疏锦行

知识点回顾

1. 图像数据的格式：灰度和彩色数据
2. 模型的定义
3. 显存占用的4种地方
   1. 模型参数+梯度参数
   2. 优化器参数
   3. 数据批量所占显存
   4. 神经元输出中间状态
4. batchisize和训练的关系

灰度图像

作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)

# 先继续之前的代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader , Dataset # DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的工具
from torchvision import datasets, transforms # torchvision 是一个用于计算机视觉的库，datasets 和 transforms 是其中的模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)

# 1. 数据预处理，该写法非常类似于管道pipeline
# transforms 模块提供了一系列常用的图像预处理操作

# 先归一化，再标准化
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量并归一化到[0,1]
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # MNIST数据集的均值和标准差，这个值很出名，所以直接使用
])
import matplotlib.pyplot as plt

# 2. 加载MNIST数据集，如果没有会自动下载
train_dataset = datasets