本文主要是介绍pytorch（小土堆）深度学习，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
第五节课讲项目的创建和对比
第六节：Dataset,Dataloader
Dataset提供一种方式区获取数据及其label(如何获取每一个数据及其label，告诉我们总共有多少的数据)
Dataloader为后面的网络提供不同的数据形式
第七节：Dataset类代码实战
显示图片
from PIL import Image
img_path="E:\\code\\learn_pytorch\\dataset\\train\\3554136_161801647368_2.jpg"
img = Image.open(img_path)
img.show()
图像地址列表
dir_path = "dataset/train"
import os
img_path_list = os.listdir(dir_path)
img_path_list[3]
指定文件路径，把文件路径存在一个列表里面
将地址拼接起来
这篇关于pytorch（小土堆）深度学习的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
