【机器学习炼丹术】的学习笔记分享
<<小白学PyTorch>>
小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化
小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和Dataloader
小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集
小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络
小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解
文章目录：
1 torchvision.datssets
2 torchvision.models
模型比较
本文建议复制代码去跑跑看，增加一下手感。如果有些数据需要科学上网，公众号回复【torchvision】获取代码和数据。
torchvision
官网上的介绍（翻墙）：The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for computer vision.
翻译过来就是：torchvision包由流行的数据集、模型体系结构和通用的计算机视觉图像转换组成。简单地说就是常用数据集+常见模型+常见图像增强方法
这个torchvision中主要有包组成：
torchvision.datasets
torchvision.models
torchvision.transforms
1 torchvision.datssets
包含贼多的数据集，包含下面的：
官方说明了：All the datasets have almost similar API. They all have two common arguments: transform and target_transform to transform the input and target respectively.
翻译过来就是：每一个数据集的API都是基本相同的。他们都有两个相同的参数：transform和target_transform(后面细讲)
我们就用最经典最简单的MNIST手写数字数据集作为例子，先看这个的API：
包含5个参数：
root：就是你想要保存MNIST数据集的位置，如果download是Flase的话，则会从目标位置读取数据集；
download：True的话就会自动从网上下载这个数据集，到root的位置；
train：True的话，数据集下载的是训练数据集；False的话则下载测试数据集（真方便，都不用自己划分了）
transform：这个是对图像进行处理的transform，比方说旋转平移缩放，输入的是PIL格式的图像（不是tensor矩阵）；
target_transform：这个是对图像标签进行处理的函数（这个我没用过不太确定，也许是做标签平滑那种的处理？）
【下面用代码进一步理解】
importtorchvisionmydataset=torchvision.datasets.MNIST(root='./',train=True,transform=None,target_transform=None,download=True)
运行结果如下，表示下载完毕（我不太确定这个下载数据集是否需要翻墙，我会把这次需要用的代码和数据集放到公众号，后台回复【torchvision】获取，下载出现问题请务必私戳我）
之后我们需要用到上一节课讲到的dataloader的内容：
fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoadermyloader=DataLoader(dataset=mydataset,batch_size=16)fori,(data,label)inenumerate(myloader):print(data.shape)print(label.shape)break
这时候会抛出一个错误：
大致看一看，就是pytorch的这个dataloader不是可以把数据集分成batch嘛，这个dataloder只能把tensor或者numpy这样的组合成batch，而现在的数据集的格式是PIL格式。这里验证了之前说到的，transform这个输入是PIL格式的图片，解决方法是：transform不能是None，我们需要将PIL转化成tensor才可以
所以我们把上面的transform稍作修改：
mydataset=torchvision.datasets.MNIST(root='./',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),target_transform=None,download=True)
重新运行的时候可以得到结果：结果中，16表示一个batch有16个样本，1表示这是单通道的灰度图片，28表示MNIST数据集图片是的大小，然后每一个图片有一个label。
想要获取其他的数据集也是一样的，不过这里就用MNIST作为举例，其他的相同。
2 torchvision.models
预训练模型中torchvision提供了很多种，大体分成下面四类：
分别是分类模型，语义模型，目标检测模型和视频分类模型。这里呢因为分类模型比较常见也比较基础，就主要介绍这个好啦。
在torch1.6.0版本中(应该是比较近的版本)，主要包含下面的预训练模型：
构建模型可以通过下面的代码：
importtorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()vgg16=models.vgg16()squeezenet=models.squeezenet1_0()densenet=models.densenet161()inception=models.inception_v3()googlenet=models.googlenet()shufflenet=models.shufflenet_v2_x1_0()mobilenet=models.mobilenet_v2()resnext50_32x4d=models.resnext50_32x4d()wide_resnet50_2=models.wide_resnet50_2()mnasnet=models.mnasnet1_0()
这样构建的模型的权重值是随机的，只有结构是保存的。想要获取预训练的模型，则需要设置参数pretrained:
importtorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18(pretrained=True)alexnet=models.alexnet(pretrained=True)squeezenet=models.squeezenet1_0(pretrained=True)vgg16=models.vgg16(pretrained=True)densenet=models.densenet161(pretrained=True)inception=models.inception_v3(pretrained=True)googlenet=models.googlenet(pretrained=True)shufflenet=models.shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)mobilenet=models.mobilenet_v2(pretrained=True)resnext50_32x4d=models.resnext50_32x4d(pretrained=True)wide_resnet50_2=models.wide_resnet50_2(pretrained=True)mnasnet=models.mnasnet1_0(pretrained=True)
我看官网的英文讲解，提到了一点：似乎这些模型的预训练数据集都是ImageNet的那个数据集，输入图片都是3通道的，并且要求输入图片的宽高不小于224像素，并且要求输入图片像素值的范围在0到1之间，然后做一个normalization标准化。
不知道各位在看一些案例的时候，有没有看到这个标准化：mean = [0.485, 0.456, 0.406]和std = [0.229, 0.224, 0.225]，这个应该是ImageNet的图片的标准化的参数。
这些预训练的模型参数不确定能不能直接下载，我也就把这些模型存起来一并放在了公众号的后台，依然是回复【torchvision】获取。
得到了.pth文件之后使用torch.load来加载即可。
#torch.save(model,'model.pth')model=torch.load('model.pth')
模型比较
最后呢，torchvision官方提供了一个不同模型在Imagenet 1-crop 的一个错误率的比较。可以一起来看看到底哪个模型比较好使。这里我放了一些常见的模型。。像是Wide ResNet这种变种我就不放了。
整体来看，还是Resnet残差网络效果好。不过EfficientNet效果更好，不过这个模型在Torchvision中没有提供，会在之后专门讲解和提供代码模板。（先挖坑）。
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