PyTorch图片识别注意点
- 图片尺寸要统一；
- 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；
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；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；- 分类的下标要从0开始；
- 图片中应尽量只保留必要的像素点，无关的像素点要事先清除掉；
- 选择合适的optimizer；
- 选择合适的参数数量，epoch设置大点多跑几轮对比效果；
- 每次测试的参数和结果要准确地记录下来；
- 一般来说，数据集越大，样本越准确，其它参数不变的情况下，最后训练出来的模型准确度越高；
- 适时保存训练过的模型；
维护一套图片和其对应的分类非常耗时耗力，所以这些点都要注意，避免浪费不必要的时间。