本文环境：

• Pycharm 2025.1
• Python 3.12.9
• Pytorch 2.6.0+cu124

1 数据准备

​ 数据集放在 dataset 路径下，其中 train 文件夹存放训练数据，包括 ants 和 bees，val 文件夹存放测试数据，包括 ants 和 bees。

​ 训练数据为若干个 .jpg 图片。

• 数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1jZoTmoFzaTLWh4lKBHVbEA；密码: 5suq。
• 参考教程视频链接：P7. TensorBoard的使用（一）_哔哩哔哩_bilibili。

2 Dataset

​ Dataset 是抽象类，定义数据来源及单样本读取逻辑，所有自定义的 Dataset 均需要继承它。

​ 必须实现的方法：

• __getitem__(self, index)：根据索引返回（样本, 标签）。
• __len__(self)：返回数据集大小。

2.1 自定义 Dataset

import os
from PIL import Image
from torch.utils.data import Datasetclass MyData(Dataset):def __init__(self, root_dir, label_dir):# 初始化函数，传入根目录和标签目录self.root_dir = root_dir  # 数据集根目录self.label_dir = label_dir  # 标签目录(也是类别名)# 拼接完整路径self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)# 获取该路径下所有图片文件名self.img_path = os.listdir(self.path)def __getitem__(self, index):# 根据索引获取图片名img_name = self.img_path[index]# 拼接图片完整路径img_item_path = os.path.join(self.path, img_name)# 使用PIL打开图片img = Image.open(img_item_path)# 标签就是目录名(如"ants"或"bees")label = self.label_dirreturn img, label  # 返回图片和标签def __len__(self):# 返回数据集大小(图片数量)return len(self.img_path)

1. __init__()

• 接收两个参数：root_dir(根目录)和label_dir(标签目录)。

• 使用os.path.join拼接完整路径。

• os.listdir获取该目录下所有文件名列表。

2. __getitem__()

   • 根据索引获取对应图片。

   • 使用 PIL.Image 打开图片。

   • 标签直接使用目录名(简单示例中)。

   • 返回(图片, 标签)元组。

3. __len__()

   • 返回数据集大小(图片数量)。

   • 用于 DataLoader 确定迭代次数。

2.2 使用示例

# 定义路径
root_dir = "dataset/train"  # 训练集根目录
ants_label_dir = "ants"    # 蚂蚁图片目录
bees_label_dir = "bees"    # 蜜蜂图片目录# 创建数据集实例
ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir)
bees_dataset = MyData(root_dir, bees_label_dir)# 合并数据集(实际应该使用ConcatDataset)
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset  # 简单合并

​ 示例中直接使用+合并数据集不是很规范，PyTorch 提供ConcatDataset类来正确合并多个 Dataset：

from torch.utils.data import ConcatDataset
train_dataset = ConcatDataset([ants_dataset, bees_dataset])

3 TensorBoard

​ TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，PyTorch 通过torch.utils.tensorboard模块也支持使用 TensorBoard。它可以帮助我们：

• 监控训练过程中的指标变化（如损失、准确率）。
• 可视化模型结构。
• 查看图像、音频等数据。
• 分析参数分布和直方图。

3.1 安装

​ 使用以下命令进行安装：

pip install tensorboard

​

​ 基本使用流程如下：

1. 创建SummaryWriter实例。
2. 使用各种add_*方法记录数据。
3. 关闭SummaryWriter。
4. 启动 TensorBoard 服务查看结果。

3.2 标量可视化（Scalars）

add_scalar(tag, scalar_value, global_step)

• tag: 数据标识（图表标题）。
• scalar_value: 要记录的标量值。
• global_step: 训练步数/迭代次数。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter("logs")  # 日志保存到logs目录for i in range(100):writer.add_scalar("y=2x", 2*i, i)  # 记录y=2x函数值writer.close()

​ 上述代码运行后，在当前目录下会生成 logs 目录，里面存放 TensorBoard 的可视化数据。

​ 进入 Pycharm 终端，在命令行运行如下命令：

tensorboard --logdir=Pytorch教程/logs --port=6006

• logdir：可视化数据的存储路径在哪里。
• port：从哪个端口打开可视化网页。

​ 在浏览器访问http://localhost:6006即可查看可视化结果。

注意

​ 请确保从 cmd 中输入命令，而不是 Powershell。

​ 若出现如下报错，说明使用 Powershell 打开而不是 cmd。

解决方案

​ 打开 Pycharm 的设置选项，进入“终端”页面，将默认页签更改为 cmd.exe，重新在 Pycharm 中打开终端即可。

3.3 图像可视化（Images）

add_image(tag, img_tensor, global_step, dataformats)

• tag: 数据标识（图表标题）。

• img_tensor: 图像数据（numpy 数组或 torch tensor）。

• global_step: 训练步数/迭代次数。

• dataformats: 指定数据格式，如 ‘HWC’（高度、宽度、通道）。

from PIL import Image
import numpy as npimg_PIL = Image.open("image.jpg")
img_array = np.array(img_PIL)  # 转换为numpy数组writer.add_image("train", img_array, 1, dataformats='HWC')

​ 上述代码运行后，在可视化网页中点击刷新，即可显示图像。

3.4 其他常用功能

• add_graph(): 可视化模型结构。
• add_histogram(): 记录参数分布。
• add_text(): 记录文本信息。
• add_embedding(): 可视化高维数据降维结果。

4 transform

​ torchvision.transforms 是 PyTorch 中用于图像预处理的强大工具包，提供丰富的图像转换操作。主要功能包括：

• 图像格式转换（如 PIL Image ↔ Tensor）。
• 图像尺寸调整（缩放、裁剪）。
• 数据增强（翻转、旋转、颜色变换）。
• 数据标准化。

4.1 ToTensor()

• 将 PIL/Numpy 图像转为 PyTorch Tensor。
• 将像素值从 [0, 255] 缩放到 [0.0, 1.0]。
• 调整维度顺序为 (C, H, W)。

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("image/pytorch.png")
print(img)# ToTensor
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)
writer.add_image("Tensor_img", tensor_img)
print(tensor_img)  # 输出形状为(C, H, W)的tensor，值范围[0,1]writer.close()

4.2 Normalize()

​ 逐 Channel 对图像进行标准化。

• mean：各通道的均值。

• std：各通道的标准差。

• inplace：是否原地操作。

• 使用公式：output = (input - mean) / std。

• 此处将 [0, 1] 范围的数据转换到 [-1, 1] 范围。

• 注意：必须先转换为 Tensor 才能使用 Normalize。

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("image/pytorch.png")
print(img)# ToTensor
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)# Normalize
normalize = transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
normalize_img = normalize(tensor_img)
writer.add_image("Normalize_img", normalize_img)
print(normalize_img)writer.close()

4.3 Resize()

• 将图像调整为指定尺寸 (512x512)。

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("image/pytorch.png")
print(img)# ToTensor
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)# Resize
resize = transforms.Resize((512, 512))
resize_img = resize(tensor_img)
writer.add_image("Resize_img", resize_img)
print(tensor_img)writer.close()

4.4 Compose()

• 将多个转换步骤按顺序组合。
• 执行顺序：先 Resize 再 ToTensor。

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("image/pytorch.png")
print(img)# Compose
compose = transforms.Compose([transforms.Resize((512, 512)),transforms.ToTensor()
])
compose_img = compose(img)
writer.add_image("Compose_img", compose_img)
print(compose_img)writer.close()

4.5 Crop

RandomCrop()

​ 从图片中随机裁剪出尺寸为 size 的图片。

• size：所需裁剪图片尺寸。
• padding：设置填充大小。
  • 当为a时，上下左右均填充 a 个像素。
  • 当为 (a, b) 时，上下填充 b 个像素，左右填充 a 个像素。
  • 当为 (a, b, c, d) 时，左，上，右，下分别填充 a, b, c, d。
• pad_if_needed：若图像小于设定 size，则填充。

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("image/pytorch.png")
print(img)# ToTensor
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)# RandomCrop
random_crop = transforms.RandomCrop((512, 512))
random_crop_img = random_crop(tensor_img)
writer.add_image("RandomCrop_img", random_crop_img)
print(random_crop_img)writer.close()

CenterCrop()

​ 从图像中心裁剪图片。

• size：所需裁剪图片尺寸。

RandomResizedCrop()

​ 随机大小、长宽比裁剪图片。

• size：所需裁剪图片尺寸。
• scale：随机裁剪面积比例，默认 (0.08, 1)。
• ratio：随机长宽比，默认(3/4, 4/3)。
• interpolation：插值方法。
  • PIL.Image.NEAREST。
  • PIL.Image.BILINEAR。
  • PIL.Image.BICUBIC。

FiveCrop() / TenCrop()

​ FiveCrop 在图像的上下左右以及中心裁剪出尺寸为 size 的 5 张图片;

​ TenCrop 对这 5 张图片进行水平或者垂直镜像获得 10 张图片.

• size：所需裁剪图片尺寸。
• vertical_flip：是否垂直翻转。

4.6 RandomHorizontalFlip() / RandomVerticalFlip()

​ 依概率水平（左右）或垂直（上下）翻转图片。

• p：翻转概率。

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transformswriter = SummaryWriter("logs")
img = Image.open("image/pytorch.png")
print(img)# ToTensor
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)# RandomHorizontalFlip
random_flip = transforms.RandomHorizontalFlip(1)
random_flip_img = random_flip(tensor_img)
writer.add_image("RandomFlip_img", random_flip_img)
print(random_flip_img)writer.close()

4.7 Random

RandomChoice()

​ 从一系列 transforms 方法中随机挑选一个。

transforms.RandomChoice([transforms1, transforms2, transforms3])

RandomApply()

​ 依据概率执行一组 transforms 操作。

transforms.RandomApply([transforms1, transforms2, transforms3], p=0.5)

RandomOrder()

​ 对一组 transforms 操作打乱顺序。

transforms.RandomOrder([transforms1, transforms2, transforms3])

4.8 自定义 transforms

​ 自定义 transforms 要素：

1. __init__()：初始化方法。
2. __call__：执行方法。

class YourTransforms(object):def __init__(self, ...):...def __call__(self, img):...return img

以 RandomChoice为例：

注意

• 仅接收一个参数，返回一个参数。
• 注意上下游的输出与输入。

4.9 其他

• Pad()：对图片边缘进行填充。

• ColorJitter()：调整亮度、对比度、饱和度和色相。

• Grayscale() / RandomGrayscale()：依概率将图片转换为灰度图。

• RandomAffine()：对图像进行仿射变换。

  仿射变换是二维的线性变换，由五种基本原子变换构成，分别是旋转、平移、缩放、错切和翻转。

• RandomErasing()：对图像进行随机遮挡。

• Lambda()：用户自定义 Lambda 方法。

5 torchvision 中的数据集

​ 官方文档：Datasets — Torchvision 0.22 documentation。

5.1 CIFAR10 数据集

​ 以 CIFAR10 为例：CIFAR10 — Torchvision 0.22 documentation。打开文档链接，以下是 CIFAR10 的创建方法。

​ 进入主页，可观看数据集详细介绍。

• 包含 60,000 张 32×32 像素的 RGB 彩色图像，分为 10 个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车），每类 6,000 张。

  • 训练集

    50,000 张图像，分为 5 个批次（data_batch_1 至 data_batch_5），每批 10,000 张。每个类别在训练集中共 5,000 张图像，但单个批次内类别分布可能不均匀。

  • 测试集

    10,000 张图像（test_batch），每个类别均匀包含 1,000 张随机选择的图像，且与训练集无重叠。

• 类别间完全互斥，例如“汽车”与“卡车”不重叠（汽车含轿车 / SUV，卡车仅含大型货车）。

5.2 数据加载

• torchvision.datasets.CIFAR10

  PyTorch 内置的 CIFAR-10 数据集加载接口。

  • root='./dataset'：数据集存储路径（若不存在会自动创建）。
  • train=True/False：分别加载训练集（50,000 张）或测试集（10,000 张）。
  • transform=None：接收 PIL 图像并返回转换后的版本的函数/转换。
  • target_transform=None：接收目标并对其进行转换的函数/转换。
  • download=True：自动下载数据集（若本地不存在）。

import torchvision# 定义数据集的转换方式
dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),
])# 加载训练集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',  # 数据集的根目录train=True,  # 是否为训练集transform=dataset_transform,  # 数据集的转换方式download=True  # 是否下载数据集
)
# 加载测试集
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',  # 数据集的根目录train=False,  # 是否为训练集transform=dataset_transform,  # 数据集的转换方式download=True  # 是否下载数据集
)

5.3 数据格式

• 未启用transform时

  test_set[0]返回 PIL.Image 对象和标签（整数）。

  # 打印测试集的第一个样本
  print(test_set[0])# 获取测试集的第一个样本的图像和标签
  img, target = test_set[0]
  # 打印图像
  print(img)
  # 打印标签
  print(target)
  

  

• 启用transform=ToTensor()后

  图像转为 Tensor 格式（形状为 [3, 32, 32]，值域 [0, 1]）。

  # 获取测试集的第一个样本的图像和标签
  img, target = test_set[0]
  # 打印图像
  print(img.shape)
  # 打印标签
  print(target)
  

  

• test_set.classes：直接输出 10 个类别的名称列表。

  # 打印测试集的类别
  print(test_set.classes)
  

  

5.4 可视化

# 创建一个SummaryWriter对象，用于记录训练过程中的数据
writer = SummaryWriter("logs")# 遍历测试集
for i in range(10):# 获取测试集中的第i个样本img, target = test_set[i]# 将第i个样本的图像添加到SummaryWriter中writer.add_image("test_set", img, i)writer.close()

6 DataLoader

​ 功能：构建可迭代的数据装载器。

​ 常用参数：

• dataset：Dataset 类，决定数据从哪读取及如何读取。
• batch_size：批大小。
• shuffle：每个 Epoch 是否乱序。
• num_workers：是否多进程读取数据，0 表示使用主线程读取。
• drop_last：当样本数不能被 batch_size 整除时，是否舍弃最后一批数据。

• Epoch：所有训练样本都已输入到模型中，称为一个 Epoch。

• Iteration：一批样本输入到模型中，称之为一个 Iteration。

• Batchsize：批大小，决定一个 Epoch 有多少个 Iteration。

样本总数：80，Batchsize：8

• 1 Epoch 10 Iteration

样本总数：87，Batchsize：8

• drop_last = True：1 Epoch = 10 Iteration
• drop_last = False：1 Epoch = 11 Iteration

​ 其他参数

• sampler：自定义采样策略（如按权重采样，与 shuffle 互斥）。
• batch_sampler：直接生成批次索引（与 batch_size/shuffle/sampler 互斥）。
• collate_fn：自定义批次合并逻辑（处理非规则数据，如变长序列）。
• pin_memory：是否将数据复制到 CUDA 固定内存（加速 GPU 数据传输）。
• timeout：从 worker 收集数据的超时时间（秒，0=无超时）。
• worker_init_fn：每个 worker 的初始化函数（常用于设置随机种子）。
• multiprocessing_context：多进程上下文（如 'spawn'/'fork'，影响进程启动方式）。
• generator：控制随机采样的随机数生成器（RNG）。
• prefetch_factor：每个 worker 预加载的批次数量（默认 2，仅 num_workers>0 生效）。
• persistent_workers：是否保持 worker 进程存活（避免重复初始化开销）。
• pin_memory_device：指定固定内存的设备（如 'cuda:0'）。
• in_order：是否强制按 FIFO 顺序返回批次（num_workers>0 时生效）。

6.1 读取数据

​ 以 CIFAR10 测试集为例，共包含 10000 个样本。

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader# 加载CIFAR10测试数据集
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',  # 数据集的根目录train=False,  # 是否为训练集transform=torchvision.transforms.ToTensor(),  # 数据预处理
)

​ 设置batch_size=4，即每次读取 4 个样本，并且drop_last=False。

# 创建数据加载器
test_loader = DataLoader(dataset=test_data,  # 数据集batch_size=4,  # 每个batch的大小shuffle=True,  # 是否打乱数据num_workers=0,  # 加载数据的线程数drop_last=False  # 是否丢弃最后一个batch
)

​ 遍历 test_loader 以获得每批次的数据，

i = 0
# 遍历test_loader中的数据
for data in test_loader:i += 1imgs, targets = data  # 获取每批次的数据与标签print(i, "  ", imgs.shape)print(targets)

• 数据集一共 10000 个样本，每批次取出 4 个，因此序号为 10000 / 4 = 2500。
• 每个批次的张量形状为 torch.Size([4, 3, 32, 32])，是 4 个 torch.Size([3, 32, 32]) 的组合。
• targets 为包含 4 个元素的列表，每个元素表示对应位置的数据标签。

6.2 可视化

​ 设置batch_size=64，并且drop_last=False。

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 加载CIFAR10测试数据集
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',  # 数据集的根目录train=False,  # 是否为训练集transform=torchvision.transforms.ToTensor(),  # 数据预处理
)# 创建数据加载器
test_loader = DataLoader(dataset=test_data,  # 数据集batch_size=64,  # 每个batch的大小shuffle=True,  # 是否打乱数据num_workers=0,  # 加载数据的线程数drop_last=False  # 是否丢弃最后一个batch
)

​ 使用 tensorboard 可视化每个批次。

writer = SummaryWriter('logs')step = 0
# 遍历test_loader中的数据
for data in test_loader:# 获取每批次的数据与标签imgs, targets = data# 将imgs写入tensorboardwriter.add_images('test_data', imgs, step)step += 1writer.close()

​ 拖动滑动条，可看见第 32 step 的批次图像如下。

​ 将滑动条拖动到最右侧，发现该批次只剩余 16 张图像，因为 10000 % 64 = 16。