PyTorch 预处理入门指南

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而预处理是深度学习模型训练前的重要步骤。本文将简要介绍 PyTorch 中常用的数据预处理方法。

数据加载与转换

在 PyTorch 中，我们通常使用 torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader 来加载和转换数据。

• Dataset: 定义了数据的存储方式和访问方法。常见的实现包括 torchvision.datasets 中的各种数据集，如 CIFAR10、MNIST 等。
• DataLoader: 负责批量加载数据，并进行数据的打乱、批标准化等操作。

示例代码

from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

数据增强

数据增强是提高模型泛化能力的重要手段，特别是在数据量较少的情况下。

在 PyTorch 中，可以使用 torchvision.transforms 中的各种数据增强方法，如随机裁剪、翻转、旋转等。

示例代码

from torchvision.transforms import RandomCrop, RandomHorizontalFlip

transform = transforms.Compose([
    RandomCrop(32, padding=4),
    RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

扩展阅读

更多关于 PyTorch 预处理的内容，可以参考以下链接：

• PyTorch 官方文档 - 数据加载和预处理

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