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前言

通过前面的一些介绍的话，我们大概知道了我们的pytorch的tensor的一些基本概念，还有咱们梯度和tensor复制时的一些细节，tensor和numpy在很大程度上很像，在某些场合我们甚至可以直接使用tensor来进行运算。那么现在我们来说说pytorch的一些基本使用。

毕竟我们使用pytorch是用来搭建我们的神经网络，进行深度学习的。那么在机器学习小概述里面说过，深度学习其实也是我们机器学习的一种分支，也就是特殊一点的机器学习。那么先前sklearn的机器学习和aruze的云平台的机器学习步骤大致分为了五部曲，那么在pytorch里面其实也是类似，只是算法部分换成了比较抽象的神经网络。

所以我们可以把pytorch大致分为这几块

那么在这里主要将的是数据的加载，与转换。

类型转换

一开始我们说了，tensor可以将numpy的数据进行转换，但是有时候我们需要处理的可能是文本，或者图片，声音。所以我们需要一个转换器（当然你也可以转成numpy然后再转换为tensor但是那闲的慌才那么干）

这里使用工具包

tensorvision

例如我们对图片进行转换。

我们发现这工具包下面还有很多内容，Totensor(）可以直接进行转换（看见源码还有说明）

在这里我们就轻松完成了转化。

Compose “链式转化”

有时候我们可能需要进行多次转化，例如我们需要对一个图片先改变尺寸，然后进行转化。那么这个时候为了避免重复代码，所以此时我们还能这样做。

from torchvision import transformstensor_to = transforms.ToTensor()
compose = transforms.Compose([tensor_to,])
image = Image.open("train/1/0BGHNV6P.jpg")img = compose(image)
print(img)

那么这里还有其他的方式，我就不说了，你pycharm一点都出来了，还有注释。
类型转换的话其实很简单，而且对应的情况也比较多，我这边真不好说明。

数据处理

我们都知道，机器学习其实都离不开数据，数据集。那么对于一些比较出名的网络模型，或者是数据集，在pytorch里面都提供了自动下载的工具。

自带数据集

这个是指pytorch会自动通过爬虫来下载数据集合，然后给我们封装好。
这个也是使用tenssorvision
例如下载CIFAR10数据集

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)
tese_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True)

直接搞的，但是注意的是，这里得到的数据集不是tensor类型的，我们还要进行类型转换

from torchvision import transformstrans = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=trans,download=True)

数据加载

之后就是我们的数据加载
这里的话使用的就是utils下面的工具了

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transformstrans = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=trans,download=True)dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)

这里主要介绍一些DataLoader的参数。

自定义获取数据

这个的话就比较原始，就是有时候我们需要自己加载数据集，举个例子。

这个就是从网上下载的数据集，现在要把这个导入到我们的pytorch里面。
这个文件夹是标签名，在这个数据集里面。1 是 1块钱的图片 100是一百块钱的图片。

我这里先直接给出代码

from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
from torchvision import transforms
import os
from PIL import Image# 通过Dataset来获取数据
class MyDataset(Dataset):def __init__(self,RootDir,LabelDir):self.RootDir = RootDirself.LabelDir = LabelDirself.transform = transforms.ToTensor()self.ImagePathDir = os.path.join(self.RootDir,self.LabelDir)self.ImageNameItems = os.listdir(self.ImagePathDir)def __getitem__(self, item):# item 是获取某一个数据元素,懒汉模式，你要用我才给你ItemName = self.ImageNameItems[item]ImagePathItem = os.path.join(self.RootDir,self.LabelDir,ItemName)ItemGet = self.transform(Image.open(ImagePathItem).resize((500,500)))ItemLabel = self.LabelDirreturn ItemGet,ItemLabeldef __len__(self):return len(self.ImageNameItems)if __name__ =="__main__":RootDir = "train"OneYuanLabel = "1"HandoneYuanLabel = "100"OneYuanData = MyDataset(RootDir,OneYuanLabel)HandoneData = MyDataset(RootDir,HandoneYuanLabel)DataGet  = OneYuanData+HandoneDatatrain_data = DataLoader(dataset=DataGet,batch_size=18,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=True)for data in train_data:imgs,tags = dataprint(imgs.shape)

重点是我们进行那个 继承Dataset，然后实现 __getitem()__这个魔法方法。看代码其实很简单，获取了我们路径的图片名称，然后，再调用魔法方法的时候，我们读取图片然后直接转化为tensor，这个其实和前面获取的数据是类似的，只是我们直接转化了一下，同时这里也是为什么我们要用 DataLoader，用这个可以把数据拿出来，而不是等到训练模型的时候再来，那样是很慢的。

总结

这些就是最基本的操作，那么明天就说是那个怎么玩神经网络，使用pytorch。这边我们还是以CNN为例，搭建一下CIFAR10这个模型。后面我们再做一个小demo。

其实关于pytorch的使用是非常简单的，但是有很多先决条件，不然这个很难理解，这个不像那个python的django java的ssm springcloud 之类的这种业务性框架，背几个API几个注解就OK了， 那个东西上手很快，当然源码就另说了。