本文旨在记录自己学习的过程，vgg是一个非常经典的大型网络，我将用它来实现猫狗分类，使用的数据集是kaggle的猫狗数据集。要点有：
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vgg16网络定义
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如何定义dataset，怎么加载数据集
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训练
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cuda，以及多卡训练
按照论文里给出的图，可以看到vgg的简单结构：代码在vgg16.py。
vgg16即是C这一栏，有16层。我们需要注意的一点是在FC层要设定最后一层的输出等于要分类的类别数。没有需要特别注意的。
这个问题困扰了很久，我下载了kaggle的数据集,代码在dataset.py里
我们需要定义一个类，它继承torch.utils.data.Dataset，我们要实现__init__(),__getitem__,__len__,这几个方法。一般我们在init内先找出需要图片的路径：
def __init__(self, root, transform):
self.image_files = np.array([x.path for x in os.scandir(root)
if x.name.endswith(".jpg") or x.name.endswith(".png") or x.name.endswith(".JPG")])
self.transform = transform利用init中图片路径，来打开每一张图片，transform是对图片所需要做的处理：
def __getitem__(self, item):
x = Image.open(self.image_files[item])
x = self.transform(x)
thisLabel =0
if "dog" in self.image_files[item]:
thisLabel = 1
return x, thisLabel在kaggle的猫狗数据集内，它的标签被写在文件名里面，我们在加载这一个图片的时候，将它的标签一起取出。
__len__比较简单，直接返回数据集的长度即可：
def __len__(self):
return len(self.image_files)如此我们就定义好了这个类，我们现在所需要的就是加载训练
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
使用这个语句判断cuda是否可用，如不能使用则使用cpu计算
net = my_vgg16(numClass=2).to(device)-
预处理，vgg16在最后使用了FC层来分类，我们的输入的图片大小就需要一致，在这里直接使用torchvision的transform来对图片进行预处理
data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(size=(244, 244)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)) ]) -
实例化数据集
CatAndDog = myDataSet("./train/", data_transform) -
使用DataLoader加载
cadSet = torch.utils.data.DataLoader(CatAndDog, batch_size=batchsize, shuffle=True, num_workers=2)第一个参数需要数据集对象，第二个batch_size表示每次取出多少张图片训练，小了会让训练时间变长，大了一方面是内存显存不足，另一方面会降低训练效果（亲身经历512时，无法收敛），一般取64；shuffle表示打乱数据集，num_workers表示取出数据集时的线程。
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-5)
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(40):
# 训练40次
ally = 0 # 在这里我用ally来累加我在本次训练过程中分类正确的数量
# 在我每一个batchsize内
for batch_idx, (img, label) in enumerate(cadSet):
img = img.to(device) # 使用显卡
label = label.to(device)
optimizer.zero_grad() # 梯度置零
testlable = net(img) # 向前推理
lossData = loss(testlable, label) # 计算loss
lossData.backward() # 计算梯度
optimizer.step() # 更新梯度
print("Epoch:%d [%d|%d] loss:%f" % (epoch, batch_idx, len(cadSet), lossData))
# 查看当前这个batchsize内，正确多少
checkA = testlable.data.cpu().numpy()
checkB = label.data.cpu().numpy()
for idxc in range(len(checkB)):
checkC = 1
if checkA[idxc, 0] > checkA[idxc, 1]:
checkC = 0
if checkC == checkB[idxc]:
ally += 1
print("y", end=" ")
else:
print("n", end=" ")
print(" ")保存模型：torch.save(net.state_dict(), 'ckp/model.pth')
与训练过程类似，不多赘述，代码在eval.py里。
在代码里会用到.to(device),表示使用将数据等移动到device上，如果使用多卡训练时我们则需要先
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1',后面0,1表示使用显卡的编号，然后使用.cuda()数据移动到cuda上即可。