1. 法宝函数、编译器的初级使用和使用Dataset

本篇博客，主要记录学习pytorch 中常用的"法宝函数"、Pycharm、cmd、jupyter notebook 的使用比较，以及 pytorch 中 Dataset的基本使用。
下面我主要从这三点进行介绍

学习 python 的"法宝函数"

python常常被戏称为胶水语言，以数量庞大、功能齐全的第三方库而出名；这也说明了python难以完全掌握，需要灵活使用帮助文档，这也是我介绍这一节的原因！
这里，我主要介绍两个python自带的函数，dir() 函数，和 help()函数。
下面，我们打开jupyter noteboook 运行一下子，查看效果：

dir() 函数

倘若你经常使用 windows 的cmd，那么你一定了解 dir 命令。说白了 dir就是用来显示当前目录下的文件信息(包括文件、函数、类等信息)，python中的dir()函数也是如此，用于显示模块中的文件，或者是类内的函数。

help() 函数

help()函数主要是查看帮助文档，可以使函数的帮助文档，也可以是类的帮助文档，甚至是模块的；当然了，使用help()往往是用于帮助我们理解类的继承，函数的功能以及调用方法。
如下所示：

同时 jupyter notebook 还支持使用 Dataset ?? 的形式来查看帮助文档

Pycharm、cmd、jupyter notebook的使用比较

pycharm

使用pycharm书写文件往往是使用大的项目

jupyter notebook

使用块来进行运行，更加简洁明了，但是配置起来较为麻烦

pycharm 上的 python console

常常用于代码的调试，因为可以看到变量的类型和方法。因为之前的 pycharm 和 jupyter notebook 都比较常用，这里主要介绍一下 pycharm 下的 python console

Dataset 读取数据集

数据集的组织形式：

文件名就是label
直接 xml、json或者是xml

没用过Dataset不用怕，首先查看他的帮助文档：

根据帮助文档，知道继承这个抽象类需要做着几件事情

from torch.utils.data import Dataset
import os
from PIL import Image


class MyData(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, label_dir):
        self.root_dir = root_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.path = os.path.join(root_dir, label_dir)
        self.img_path = os.listdir(self.path)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.img_path[idx]
        img_path = os.path.join(self.path, img_name)
        img = Image.open(img_path)
        label = self.label_dir
        return img, label

    def __len__(self):
        return len(self.img_path)


train_path = r"F:projectspycharmpytorch_dl	esthymenoptera_data	rain"
label_ants = 'ants'
label_bees = 'bees'
data_ants = MyData(train_path, label_ants)
data_bees = MyData(train_path, label_bees)
print(len(data_bees))
print(len(data_ants))
data_all = data_ants + data_bees
print(len(data_all))

img_ant, label_ant = data_all[0]
img_bee, label_bee = data_all[121]

主要是使用了 os 库

import os
os.path.join() #用于路径连接，主要是解决 Linux 和windows下路径符号的问题
os.listdir() #显示路径下的文件，结果是一个列表

PIL中的Image类别

Image.open()进行打开图片