本学习笔记来源于B站：04-1轻松学PyTorch肺部感染识别简介 中第04-1到04-6这六个视频。在本预训练-微调代码中，重点要学习的内容包括：加载官方提供的经典网络架构resnet50和对应的预训练模型，对ResNet最后的两层网络（池化层和全连接层）进行修改，改为适合自己任务的网络架构。对

前言    在尝试这个树叶分类之前，作者仅仅看完了ResNet残差网络一章，并没有看后面关于数据增强的部分，这导致在第一次使用最原始的ResNet18直接跑完训练数据之后的效果十分的差，提交kaggle后的准确仅有20%左右。本文最后依然使用未经预训练的手写ResNet18网络，但做了一定的

ImageFolder是PyTorch中torchvision.datasets模块提供的一个常用类，用于从文件夹中加载图像数据。它是一种非常方便的方式来加载按文件夹结构组织的图像数据集。这个类能够自动将文件夹中的子目录作为标签，并且将其中的图像文件加载为PyTorch张量。1.基本概念ImageF

PyTorch数据处理工具箱torch.utils.dataDataset抽象类，其他数据集类定义时需继承自该类，并覆写两个方法：getitem__和__lenDataLoader定义一个新的迭代器，实现批量batch读取，打乱shuffle数据和并行加速等功能random_split将数据集随机拆分成给定长度的非重叠的新数据集*sample

Resize()注意一点：Resize(512)是将图像等比例缩放，使得图像的最短边为512像素，保持了原始的宽高比例。而Resize((512,512))则是将图像强制缩放为512x512的正方形，无论图像的原始宽高比是什么。因此，如果你需要不改变比例的缩放，使用Resize(512)，如果需要固定大小为正方形的图像，则

大家好，我是刘明，明志科技创始人，华为昇思MindSpore布道师。技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。努力为大家带来持续的技术分享，如果你也喜欢我的文章，就点个关注吧正文开始MindSpore除了可以让用户自定义数据增强的使用，还提供了一种自动数据增强方式，可以基于特定

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案。关于我的环境：CUDA==12.1torch==2.4.1GPU==4090D原先进行深度学习用的CUDA11.3，torch1.2.1，但是在训练时出现nvrtc

简介Clothing1M包含14个类别的100万张服装图像。这是一个带有噪声标签的数据集，因为数据是从多个在线购物网站收集的，并且包含许多错误标记的样本。该数据集还分别包含50k、14k和10k张带有干净标签的图像，用于训练、验证和测试。下载地址：https://github.com/Newbeeer/L_DM

  深度学习中有些数据集可能不符合imagenet计算出的均值和标准差，需要根据自己的数据集单独计算。下面这个脚本能够计算当前数据集均值和标准差。 importtorchimportosfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#trans=transforms.Compose([#

文章目录一、迁移学习的简单介绍1.迁移学习是什么？2.迁移学习的步骤二、数据集介绍三、代码实现1.步骤2.所用到方法介绍的文章链接3.完整代码一、迁移学习的简单介绍1.迁移学习是什么？迁移学习是指利用已经训练好的模型，在新的任务上进行微调。迁移学习可以加快模

目录一、迁移学习1.什么是迁移学习2.迁移学习的步骤1、选择预训练的模型和适当的层2、冻结预训练模型的参数3、在新数据集上训练新增加的层4、微调预训练模型的层5、评估和测试二、迁移学习实例1.导入模型2.冻结模型参数3.修改参数4.创建类，数据增强，导入数据5.定

 示例来源：PyTorch深度学习实战(geekbang.org)1、图像裁剪torchvision.transforms提供了多种剪裁方法，例如中心剪裁、随机剪裁、四角和中心剪裁等。我们依次来看下它们的定义。先说中心剪裁，顾名思义，在中心裁剪指定的PILImage或Tensor，其定义如下：torchvision.transforms

文章目录一、数据预处理1数据加载1.1标签在文件夹上的数据集加载1.2标签在文件名中的数据集加载1.3数据集划分训练集和验证集的方法1.4读取csv文件的数据集加载方法2数据处理2.1数据增广在线增广离线增广2.2数据扩充3自定义数据集加载3.1前言3.2数据预处理

随即水平翻转：torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()上下随机翻转：torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())随机剪裁，剪裁后的大小为(200,200)，(0.1,1)使得随即剪裁原始图片的10%到100%区域里的大小，ratio=(0.5,2)使得高宽比为2:1，torchvision.transforms.RandomResize

transforms主要作用是对图片进行变换可以使用PyCharm界面左侧的structure按钮查看transforms的结构：由许多类定义组成的模块。1.transforms被如何使用(python)在transforms中选择一个class，对它进行创建，根据创建的实例，查看需要的输入参数，最后返回结构。fromPILimport

一、前言说来可能令人难以置信，迁移学习技术在实践中是非常简单的，我们仅需要保留训练好的神经网络整体或者部分网络，再在使用迁移学习的情况下把保留的模型重新加载到内存中，就完成了迁移的过程。之后，我们就可以像训练普通神经网络那样训练迁移过来的神经网络了。我们使用已

通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理。mindspore.dataset提供了

学会看内置数据集的官方文档：https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR10.html#torchvision.datasets.CIFAR10示例代码：importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransforms#ToTensorte

transforms对图像进行改造最靠谱的办法：根据help文件自行学习transforms包含哪些工具（类）以及如何使用————————————————————————————————————自学一个类时，应关注：1、如何使用各种工具（类）的使用思路：创建对象（实例化）——>传入参数，调用函数（如有__

在PyTorch中，torchvision是一个常用的库，它提供了对图像和视频数据的处理功能，包括数据加载、转换等。transforms是torchvision.transforms模块的一部分，它定义了一系列的图像转换操作，这些操作可以单独使用或者组合成转换序列（通过transforms.Compose），以便于在数据加载时自动应用到图像

数据集相关类代码回顾理解|StratifiedShuffleSplit\transforms.ToTensor\Counter目录np.meantransforms.Normalizetransforms.Composexxx.transformnp.meanmeanRGB=[np.mean(x.numpy(),axis=(1,2))forx,_intrain_ds]计算每个样本的（RGB）均值  。NumPy库np.

数据变换Transforms通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理

数据集下载这一部分比较简单，就不过多赘述了，把代码粘贴到自己的项目文件里，运行一下就可以下载了。fromtorchvisionimportdatasets,transforms#定义数据转换，将数据转换为张量并进行标准化transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),#转换为张量

    这一篇是在数据增强的方向上发力，尝试提升模型的表现。        数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。对于图像而言，数据增强包括例如视角、光照、遮挡等情况，使得模型能够学习到