1.数据集

pytorch有个快速构造数据集的方法

但是你的目录结构必须是

image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir,
x),data_transforms[x])for x in ['train', 'val']}
 

首先for循环将['train',val]分别赋给x,

x =train/val。 os.path.join(data_dir,x)将文件dataset和train和val拼接起来。

hymenoptera_data/train 和hymenoptera_data/val

然后data_transforms根据组装的数据预处理来处理文件。

3.生成image_datasets对象,根据类别访问 image_datasets是个list

4.组装数据

 batch_size=4,一次取4个图片

shuffle=True, 将数据打乱,随机选取

num_workers=4 ,使用4个线程

 

 4.dataloaders[]字典会同时返回 每张图片的张量数据和标签

 5.返回数据集中trian和val的数据长度

6.返回分类标签

 

 7.迭代数据集

 8.更具索引返回分类名称

 其中0代表ants,1代表bees

 9.预测输出结果

 outputs=model(inputs)会输出最后的分类概率,比如有7个分类就会输出4个1x7的向量

_,preds=torch.max(outputs,1),前面输出的是最大概率的值,后面preds表示最大概率的索引,

如果是批量大小是4,那么preds就是一个1x4的向量,其中的值代表索引,label也是一个1x4的向量,值代表类别得索引。

10.统计交叉熵损失和准确率

 

 损失值要乘以批量得大小,最后除以分类得数据长度,得到平均损失率

如果preds=labels.data就返回true,否则返回false。统计true得值用sum计数。最后除以train数据集得长度,分别得到trian和val得准确率。

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