【学习分享】pytorch图像分类实战（1创建数据集）

适配课程

B站同济子豪兄构建自己的图像分类数据集【两天搞定AI毕设】_哔哩哔哩_bilibili

代码传送：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset

课程笔记——数据集创建原则：

种类无交集

训练、测试种类一致

garbage in garbage out

实际操作经验：

开发环境：开发环境建议选择Luinx，本人windows系统在最开始下载数据集那块就一堆问题，最后还是使用了opanbeyas的免费服务器资源才行。（真的，子豪兄建议Ubuntu系统操作真是太对了！！！）

实际运行：在Linux环境下，只要按照A、C、D运行即可获得本文需要的结果，一个fruit81_split文件夹，里面有train和val的训练集和测试集。

（此为文件路径和数据种类统计的结果展示）

其他部分解释：

B部分是关于网上下载图像的，未来研究大概率用不上，要么是开源数据，要么是内部数据，网上下的数据参差不齐，还要额外学爬虫，累。

E是文件的可视化，在写报告和论文里占空间挺有用的，可以祖传，改改文件路径继续用。

F为之后的内容打基础，一堆课程的链接

特别感谢——datawhale项目组全体成员二次元的Datawhale的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

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