python学习打卡day38

知识点回顾：

1. Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）
2. Dataloader类
3. minist手写数据集的了解

 

作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader , Dataset # DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的工具
from torchvision import datasets, transforms # torchvision 是一个用于计算机视觉的库，datasets 和 transforms 是其中的模块
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)<torch._C.Generator at 0x21354ca3090>#  torchvision
#  ├── datasets       # 视觉数据集（如 MNIST、CIFAR）
#  ├── transforms     # 视觉数据预处理（如裁剪、翻转、归一化）
#  ├── models         # 预训练模型（如 ResNet、YOLO）
#  ├── utils          # 视觉工具函数（如目标检测后处理）
#  └── io             # 图像/视频 IO 操作# 1. 数据预处理，该写法非常类似于管道pipeline
# transforms 模块提供了一系列常用的图像预处理操作# 先归一化，再标准化
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),  # 转换为张量并归一化到[0,1]transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # MNIST数据集的均值和标准差，这个值很出名，所以直接使用
])# 2. 加载MNIST数据集，如果没有会自动下载
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform
)test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=False,transform=transform
)

import matplotlib.pyplot as plt# 随机选择一张图片，可以重复运行，每次都会随机选择
sample_idx = torch.randint(0, len(train_dataset), size=(1,)).item() 
# 随机选择一张图片的索引
# len(train_dataset) 表示训练集的图片数量；size=(1,)表示返回一个索引；torch.randint() 函数用于生成一个指定范围内的随机数,item() 方法将张量转换为 Python 数字
image, label = train_dataset[sample_idx] # 获取图片和标签class MyList:def __init__(self):self.data = [10, 20, 30, 40, 50]def __len__(self):return len(self.data)# 创建类的实例
my_list_obj = MyList()
# 使用len()函数获取元素数量，这会自动调用__len__方法
print(len(my_list_obj))  # 输出：5#这里定义的__len__方法，使得MyList类的实例可以像普通列表一样被len()函数调用获取长度# minist数据集的简化版本
class MNIST(Dataset):def __init__(self, root, train=True, transform=None):# 初始化：加载图片路径和标签self.data, self.targets = fetch_mnist_data(root, train) # 这里假设 fetch_mnist_data 是一个函数，用于加载 MNIST 数据集的图片路径和标签self.transform = transform # 预处理操作def __len__(self): return len(self.data)  # 返回样本总数def __getitem__(self, idx): # 获取指定索引的样本# 获取指定索引的图像和标签img, target = self.data[idx], self.targets[idx]# 应用图像预处理（如ToTensor、Normalize）if self.transform is not None: # 如果有预处理操作img = self.transform(img) # 转换图像格式# 这里假设 img 是一个 PIL 图像对象，transform 会将其转换为张量并进行归一化return img, target  # 返回处理后的图像和标签# 示例代码
class MyList:def __init__(self):self.data = [10, 20, 30, 40, 50]def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]# 创建类的实例
my_list_obj = MyList()
# 此时可以使用索引访问元素，这会自动调用__getitem__方法
print(my_list_obj[2])  # 输出：30# 可视化原始图像（需要反归一化）
def imshow(img):img = img * 0.3081 + 0.1307  # 反标准化npimg = img.numpy()plt.imshow(npimg[0], cmap='gray') # 显示灰度图像plt.show()print(f"Label: {label}")
imshow(image)

@浙大疏锦行