Python下载并解压zip文件

Python下载并解压zip文件,这在不同的机器上做机器学习和深度学习时是很有用的。

在本地创建好数据集后,上传到公共空间上,自己和其他人就可以在别的机器上直接下载并解压使用,省时省力。

代码如下:

PyTorch图片识别注意点

PyTorch图片识别注意点

1. 图片尺寸要统一;
2. 图片格式要统一,全部jpg或全部png,不然Tensor维度不一样会报错;
3. `NeuralNetwork`的第一个`nn.Linear`函数,第一个参数要与图片尺寸保持一致,不然会报错 mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied;
4. `NeuralNetwork`的最后一个`nn.Linear`函数,第二个参数要与分类的个数保持一致,不然会报错`target2 is out of bound`;

Google Colab怎么免费使用GPU实例

Google Colab默认使用的是CPU训练,Xeon双核的,性能较弱,也有免费的GPU和TPU实例可以选,怎么使用呢?

如果要更改运行时类型,依次点击菜单栏`代码执行程序`->`更改运行时类型`,硬件加速器改为GPU。TPU实例对免费用户来说几乎不可用。

改完之后重新运行代码即可。

查看所使用的GPU

PyTorch第一个图片识别模型

仿照PyTorch官网的衣服的例子自己写了个图片识别模型,算是自己的第一个PyTorch模型,记录下过程。

一路踩坑是免不了的。

自定义Dataset

官网给出的`CustomImageDataset`的代码大体可用,需要根据自己的图片存入路径和csv文件格式稍做修改。

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