所有方法都可以在doc裡面找到
一、transforms
transforms表示是否對資料進行預處理
torchvision.transforms.compose
一次完成多個transforms指令
example
transforms.compose([transforms.centercrop(10),
transforms.totensor(),
])
2.torchvision.transforms.totensor
pil:python imaging library
將 pil image 或 numpy.ndarray 轉換為tensor.
3.torchvision.transforms.normalize
normalize(mean, std)
功能：給定均值：(r,g,b) 方差：（r，g，b），將會把tensor正則化。即：normalized_image=(image-mean)/std。
4.torchvision.datasets.cifar10(root, train=true, transform=none, target_transform=none, download=false)
train=true表示訓練集
train=false表示測試集
5.torch.utils.data.dataloader(trainset, batch_size=4,
shuffle=true, num_workers=2)
第乙個引數是資料來源，第二個表示一次給神經網路喂多少資料，第三個是否打亂順序，最後乙個是否使用子程序讀取資料
6.卷積核和通道數的關係
7.enumerate
seq = [『one』, 『two』, 『three』]for i, element in enumerate(seq):
… print i, element
…0 one
1 two
2 three
給元素加標籤
8.item
item() → number
將tensor轉化為標準python數字
9.fromfutureimport print_function
在低版本使用高版本的語法
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