PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型_为什么labels是tensor6994

这是一个适合PyTorch入门者看的博客。PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型（不必每次都跑mnist的demo了）。接下来从个人使用角度加以解释。解释的思路是从数据导入开始到模型训练结束，基本上就是搭积木的方式来写代码。

首先是数据导入部分，这里采用官方写好的torchvision.datasets.ImageFolder接口实现数据导入。这个接口需要你提供图像所在的文件夹，就是下面的data_dir=‘/data’这句，然后对于一个分类问题，这里data_dir目录下一般包括两个文件夹：train和val，每个文件件下面包含N个子文件夹，N是你的分类类别数，且每个子文件夹里存放的就是这个类别的图像。这样torchvision.datasets.ImageFolder就会返回一个列表（比如下面代码中的image_datasets[‘train’]或者image_datasets[‘val]），列表中的每个值都是一个tuple，每个tuple包含图像和标签信息。

data_dir = '/data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(
                    os.path.join(data_dir, x),
                    data_transforms[x])， 
                    for x in ['train', 'val']}
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另外这里的data_transforms是一个字典，如下。主要是进行一些图像预处理，比如resize、crop等。实现的时候采用的是torchvision.transforms模块，比如torchvision.transforms.Compose是用来管理所有transforms操作的，torchvision.transforms.RandomSizedCrop是做crop的。需要注意的是对于torchvision.transforms.RandomSizedCrop和transforms.RandomHorizontalFlip()等，输入对象都是PIL Image，也就是用python的PIL库读进来的图像内容，而transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])的作用对象需要是一个Tensor，因此在transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])之前有一个 transforms.ToTensor()就是用来生成Tensor的。另外transforms.Scale(256)其实就是resize操作，目前已经被transforms.Resize类取代了。

data_transforms = {
    'train
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