pytorch接上：

1、Dataset：提供一种方式去获取数据及其label

     Dataloader：为后面网络提供不同数据形式，将Dataset进行打包整理。

2、例：

  class MyData(Dataset):

         def __init__(self):   (作用就是为class提供一个全局变量)

3、读取图片：1、import opencv   2、from PIL import Image

用第二种方式要添加路径，window要使用两个\\，代表转义 

利用 img = Image.open(img_path)可以读取图片流

显示图片：img.show()

4、def __getitem__(self,idx)    idx是索引，可以根据  image list  找到图片地址

需要用到   import os，是python常用的系统的库

dir代表文件夹

关于路径的整理：

最后一行函数是将 root 和 label 的路径拼接

5、代码中 self 可以把指定的变量给后面函数使用

前两行是进行创建全局变量，方便后面使用。

6、 logdir=事件文件所在文件夹名称

 通过tensorboard查看效果图，端口可自行设置，蓝色部分点开就是效果图。

 7、numpy一般写成np.

8、在程序的左下角，Structure结构中

     compose：是进行裁剪（一般是中心裁剪）

                                                               是后者的输入 

     Normalize：归一化

     totenso：把PTL 的图或者np类型的转化成tensor

     toPILImage：转化成PIL的图

9、transforms结构和用法

     作为一个.py文件，类似工具箱

主要解决两个问题：

1、transforms在python中如何使用

                                 tensor_trans = transforms.ToTensor()

                                                         引入transforms工具中的totensor，返回tensor值

                                 tensor_img = tensor_trans(img)

                                                将img转化成tensor类型的img

流程图： 

                           

    2、为什么要输出tensor的数据类型

tensor包含了神经网络中的理论：

backward_books =反向传播

grad 梯度

10、

类型 ：                                            打开方式： 

11、python中call的用法

 

红色框是利用了__call__,可以后续调用的时候，不用加（.名称）

12、nomalize归一化公式

mean均值，std标准

  

13、resize

14、总结方法：

   关注输入和输出类型，多看官方文档：ctrl+鼠标左键，关注此方法需要什么参数

   不知道返回值的时候：1、print     2、print（type（））    3、debug

截止：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili

明日计划，接着看pytorch，另外看：【建议收藏】C语言/C++ 手写支付宝人脸识别系统_哔哩哔哩_bilibili

英语学习：

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