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1. 两大函数

1.1 dir函数

dir函数返回一个属性列表，其中列表的元素都是字符串格式。

•    对于模块对象：返回模块的所有属性（变量名和方法）
•    对于类对象：返回这个类的属性，以及其所有父类（包括父类的父类）的属性
•   对于其它对象（实例对象）：返回这个实例对象的属性，实例对象类的属性，以及这个类的所有父类（包括父类的父类）的属性。

1.2 help() 函数

help() 函数用于查看函数或模块用途的详细说明。

输入：help(Dataset) 与 Dataset?? 有相同的作用；

2.数据集

torch.utils.data 是PyTorch提供的一个模块，用于处理和加载数据。该模块提供了一系列工具类和函数，用于创建、操作和批量加载数据集。

下面是 torch.utils.data 模块中一些常用的类和函数：

•  Dataset: 定义了抽象的数据集类，用户可以通过继承该类来构建自己的数据集。Dataset 类提供了两个必须实现的方法：__getitem__ 用于访问单个样本，__len__ 用于返回数据集的大小。
• TensorDataset: 继承自 Dataset 类，用于将张量数据打包成数据集。它接受多个张量作为输入，并按照第一个输入张量的大小来确定数据集的大小。
• DataLoader: 数据加载器类，用于批量加载数据集。它接受一个数据集对象作为输入，并提供多种数据加载和预处理的功能，如设置批量大小、多线程数据加载和数据打乱等。
• Subset: 数据集的子集类，用于从数据集中选择指定的样本。
• random_split: 将一个数据集随机划分为多个子集，可以指定划分的比例或指定每个子集的大小。
• ConcatDataset: 将多个数据集连接在一起形成一个更大的数据集。
• get_worker_info: 获取当前数据加载器所在的进程信息。

3.tensorboard的使用：

TensorBoard是由Google开发的一个可视化工具，旨在帮助用户理解和调试深度学习模型的训练过程。PyTorch提供了一个名为SummaryWriter的接口，用于将各种类型的数据写入TensorBoard中。在TensorBoard中，用户可以通过直观的图表和可视化界面来浏览、比较和分析训练过程中的指标、学习曲线和特征图等信息。

在TensorBoard中，常见的可视化内容包括训练/验证损失曲线、学习率曲线、精度曲线、直方图和散点图等。通过这些可视化工具，用户可以更好地理解模型训练过程中的变化和趋势，进而采取合适的策略来优化模型性能和训练速度。

3.1 使用tensorboard.SummaryWriter.add_scaltar来可视化数据：

add_scalar()的使用（常用来绘制train/val loss）：先创建一个SummaryWriter的实例，如writer = SummaryWriter('logs')，然后调用其方法，writer.add_scalar(tag, scalar, step)。最后记得关闭SummaryWriter。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter("logs")# writer.add_image()# y = x
for i in range(100):writer.add_scalar("y = 3x", 3*i, i)
'''
def add_scalar(self,tag,scalar_value,global_step=None,walltime=None,new_style=False,double_precision=False,):tag是标题，scalar_value是y轴，global_step是x轴
'''writer.close()

在终端输入： tensorboard --logdir=logs --port=6007 可在浏览器中查看可视化图像：
注意：等号两边不能留有空格，logs是 SummaryWriter("logs") 保存的路径文件。
想安装某个模块，可以直接在Pycharm的项目终端中用pip命令安装：
例如： pip install tensorboard

3.2 使用tensorboard.SummaryWriter.add_image来显示图片：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Imagewriter = SummaryWriter("logs")
img_path = r"E:\python_projects\Pytorch学习\小土堆学习\data\train\bees_image\85112639_6e860b0469.jpg"
img_PIL = Image.open(img_path)
img_array = np.array(img_PIL)print(type(img_array))
print(img_array.shape)writer.add_image("train", img_array, 1, dataformats='HWC')
'''def add_image(self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats="CHW"):
'''# y = x
for i in range(100):writer.add_scalar("y = 3x", 3*i, i)
'''
def add_scalar(self,tag,scalar_value,global_step=None,walltime=None,new_style=False,double_precision=False,):tag是标题，scalar_value是y轴，global_step是x轴
'''writer.close()

4. transforms

之前用的工具都来自torch.utils，本次课开始接触torchvision；
transforms主要作用是对图片进行变换

4.1  Pycharm的操作小技巧

在PyCharm中按住Ctrl键然后点击从外部引入的对象可以查看源码

在pycharm中查找某个功能的快捷键步骤：

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。

 open-cv的下载:在pycharm的终端输入：

 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

 open-cv读出的图像是numpy类型

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms# 绝对路径：E:\python_projects\Pytorch学习\小土堆学习\dataset\train\ants\0013035.jpg
# 相对路径：dataset/train/ants/0013035.jpg
img_path = "dataset/train/ants/0013035.jpg"
PIL_img = Image.open(img_path)
print(type(PIL_img))'''
class ToTensor:Convert a PIL Image or ndarray to tensor and scale the values accordingly.
'''
tensor_trans = transforms.ToTensor() # 定义一个ToTensor实例，创建具体的工具
tensor_img = tensor_trans(PIL_img) #将PIL图像对象转化为tensor对象
print(type(tensor_img))writer = SummaryWriter("logs")
writer.add_image("Tensor_img", tensor_img)
'''def add_image(self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats="CHW"):
'''
writer.close()

在终端输入：tensorboard --logdir=logs 可查看图片

4.2  小结：目前学过的3种打开图片并往SummaryWriter类传参的方式：

1. PIL.Image.open打开（得到 PIL类型），np.array转换
2. PIL.Image.open打开，transforms.ToTensor转换
3. opencv打开（这个打开就是ndarray类型）

 

5. 实用技巧：

5.1 调用魔法函数 __call__

实例化一个类对象后，调用该实例化对象（后面不调用该类的其他方法，那么该实例化对象会自动调用魔法函数__call__

class Person:def __call__(self, name):print("__call__" + " hello " + name)def hello(self, name):print("hello" + name)person = Person()
person("Lisi")
person.hello("Zhansan")class Person2:def __init__(self, name):self.name = namedef __call__(self):print("__call__" + " hello " + self.name)def hello(self):print("hello" + self.name)person2 = Person2("LY")
person2.hello()
person2()
'''实例化一个类对象后，调用该实例化对象（后面不调用该类的其他方法，那么该实例化对象会自动调用魔法函数__call__'''
person2.__call__()

 

5.2 pycharm小技巧，忽略大小写：

5.3 在自己写代码时注意什么，怎么进行学习：

6. torchvision 的数据集（datasets）的使用：

6.1 如何下载数据集

# first:下载数据集，下载的数据集中的图片是PIL类型
# import torchvision
#
# train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10_dataset", train=True, download=True)
# test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10_dataset", train=False, download=True)
#
# print(test_dataset[0])
#
# print("test_dataset.classes", test_dataset.classes)
#
# img, target = test_dataset[0]
# print("img", img)
# print("target", target)
# print("test_dataset.classes[target]", test_dataset.classes[target])
# img.show()

6. 2 将下载的数据集的类型转化为tensor类型

# second:将下载的数据集的类型转化为tensor类型import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
]) #将数据类型转化为tensor类型train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10_dataset", train=True, transform=dataset_transform,  download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10_dataset", train=False, transform=dataset_transform, download=True)# print(test_dataset[0]) #输出的是tensor类型writer = SummaryWriter("dataset_transformers_logs")
for i in range(10):img, target = test_dataset[i]writer.add_image("test_dataset",