如下所示：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

print("torch: %s" % torch.__version__)
print("tortorchvisionch: %s" % torchvision.__version__)
print("numpy: %s" % np.__version__)

Out:

torch: 1.0.0
tortorchvisionch: 0.2.1
numpy: 1.15.4

数据从哪儿来？

通常来说，你可以通过一些python包来把图像、文本、音频和视频数据加载为numpy array。然后将其转换为torch.*Tensor。

图像。Pillow、OpenCV是用得比较多的

音频。scipy和librosa

文本。纯Python或者Cython就可以完成数据加载，可以在NLTK和SpaCy找到数据

对于计算机视觉而言，我们有torchvision包，它可以用来加载一下常用数据集如Imagenet、CIFAR10、MINIST等等，也有一些常用的为图像准备数据转换例如torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader。

这次的教程中，我们使用CIFAR10数据集，他有‘airplane', ‘automobile', ‘bird', ‘cat', ‘deer', ‘dog', ‘frog', ‘horse', ‘ship', ‘truck'这几个类别的图像。图像大小都是3x32x32的。也就是说，图像都是三通道的，每一张图的尺寸都是32x32。

训练一个图像分类器

步骤如下：

使用torchvision加载、归一化训练集和测试集

定义卷积神经网络

定义损失函数

使用训练集训练网络

使用测试集测试网络

1. 加载、归一化CIFAR10

我们可以使用torchvision很轻松的完成

torchvision的数据集是基于PILImage的，数值是[0, 1]，我们需要将其转成范围为[-1, 1]的Tensor

transform = transforms.Compose([
  transforms.ToTensor(),
  transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, 
                    download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, 
                     shuffle=True, num_workers=4)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, 
                    download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, 
                     shuffle=True, num_workers=4)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 
      'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

Out:

Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz
Files already downloaded and verified

让我们来看看训练集的图片

# 显示一张图片
def imshow(img):
  img = img / 2 + 0.5   # 逆归一化
  npimg = img.numpy()
  plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
  plt.show()


# 任意地拿到一些图片
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# 显示图片
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# 显示类标
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

Out:

truck  dog ship  dog