理解基本概念

配置开发环境

pytorch1.12.1和torchvision0.13.1

pycharm环境配置和debug

debug每个断点可以在运行到时可以观察参数的情况

step over和step into

按住ctrl查看参数定义

清华源
pip install numpy== 查找可以装的版本
pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
手动装：从pypi下载.whl文件
github-issue找已发现错误

PyTorch框架介绍与配置安装

why to choose:选的人多；向下兼容好

案例学习·使用神经网络进行分类任务

这部分难度较大，我在一步一步学习：
grab my courage again

Mnist分类任务

torch中的基础模块
导入包import (版本–

下载数据集（data文件夹中

环境：jupyter

读入数据（packle
展示数据（pyplot；不懂的多打印

讲解数据内容：规模，样本

数据处理（torch；进行格式转换，map映射操作

torch（tensor=张量）和numpy（ndarray）区别
n,c：样本个数，像素特征

测试torch

nn.function：测试，简单；nn.Module
测试函数（x*w+b）：损失，交叉；
指定一次训练多少个样本=>x；初始化w和b
权重参数：随机初始化而来
初始化w：规模考虑输入，经过一层计算，10个分类（10个数字），模型更新=>w需要有梯度
参与计算的两个参数：预测结果，标签

构建模型：手写字体识别

全连接结构：每一层都是权重参数*输入+偏置项
结构：输入层：784（28*28）个像素=> 隐层(hidden units)：128个神经元=> 输出层：取决于任务（10个数字分类）
逻辑：输入=> 得到128个特征=> 当前样本属于各个分类的概率
6.1.构建网络：引入nn（神经网络）模块；面向工具包编程（定义一个类，继承nn.Module；定义构造函数（定义层；定义随机杀死神经元百分比）；定义前向传播：输入x，定义怎样用，走一层还走drop out避免过度拟合
打印一些数据，做基本观察
6.2. 构建数据集：TensorDataset（封装数据）和DataLoader(打包数据）
数据：训练集和验证集
6.3. 训练数据：
优化器：参数包含更新哪些参数和学习率，（梯度方向，更新操作，梯度置零）
模型的两个模式：训练和验证（不更新）
进入循环，训练（做计算，更新w,b），验证
一个epoch就把整个数据集训练了一遍=>
zip的用法
max的用法

DateLoader自定义数据集制作

自定义数据集

dateloader: pytorch提供的打包数据的方法

样本名称标识符

示例：标注文件（不限格式）+混在一起的样本

random shuffle

导包
得到字典
把图片路径和标签都转进list，并把路径补充完整

定义数据类

构造：数据->列表
获取：获取一个样本数据

类数理化
训练和验证数据集进行传输（dataloader）
检查并进行训练

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