知识蒸馏实战博客问题

Question

哥我买了你那个 知识蒸馏实战：使用CoatNet蒸馏ResNet 的 demo 里面有个读取数据需要一个train和val文件夹路径 您的那个demo里面没有 我应该咋弄呢？ 本科生 不懂这方面 毕设要用到所以来问了 问题可能比较低级抱歉

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您购买的"知识蒸馏实战：使用CoatNet蒸馏ResNet"的Demo中，涉及到数据集的加载部分，您遇到了对train和val文件夹路径的困惑。这通常是深度学习项目中对训练集（train）和验证集（val）进行管理的一种常见做法。以下为您提供详细的解决方案：

问题理解： 您提到的代码片段如下：

dataset_train = datasets.ImageFolder(root='data/train', transform=transform)
dataset_test = datasets.ImageFolder(root="data/val", transform=tranSGPMteathikla)

其中存在一个拼写错误（tranSGPMteathikla应为transform），已修正如下：

dataset_train = datasets.ImageFolder(root='data/train', transform=transform)
dataset_test = datasets.ImageFolder(root="data/val", transform=transform)

这段代码使用torchvision.datasets.ImageFolder来加载数据，它期望您的项目目录结构中包含名为data的文件夹，并且在其中分别有两个子文件夹train和val，分别存放训练集和验证集的图像。每个子文件夹内部应按照类别进行组织，即每个类别一个子文件夹，类别内的图像放在对应的子文件夹内。

解决方案：

1. 创建data文件夹与子文件夹： 在您的项目根目录下创建一个名为data的文件夹，然后在其中分别创建train和val两个子文件夹。

   project_root/
     ├── data/
         ├── train/
             ├── category_1/
             ├── category_2/
             ...
         └── val/
             ├── category_1/
             ├── category_2/
             ...
   

   其中，category_1, category_2, ... 分别代表不同的类别，将相应类别的训练和验证图像放入相应的子文件夹内。

2. 准备图像数据： 确保您已经获取到所需的图像数据，并将其按照上述结构分别放置到train和val文件夹下的对应类别子文件夹中。如果您还没有图像数据，您可能需要从公开数据集（如CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet等）下载并按类别整理，或者自行收集并标注数据。

3. 修正代码中的路径： 确认代码中root参数指定的路径正确指向您刚创建的data文件夹。根据您提供的代码片段，路径应为相对路径。如果您在运行代码的脚本所在位置与data文件夹在同一目录下，当前路径设置是正确的。如果不在同一目录，请使用绝对路径（如 /path/to/your/project/data）替换现有的相对路径。

修正后的代码如下：

dataset_train = datasets.ImageFolder(root='data/train', transform=transform)
dataset_test = datasets.ImageFolder(root='data/val', transform=transform)

1. 验证数据加载： 运行包含上述代码的脚本，检查是否能成功加载训练集和验证集的数据。您可以打印出数据集的长度（样本数量）以及一些样本来验证数据加载无误。

例如：

print(f"Training dataset size: {len(dataset_train)}")
print(f"Validation dataset size: {len(dataset_test)}")

# 打印训练集和验证集的几个随机样本
for i in range(5):
    img, label = dataset_train[i]
    print(f"Train Sample {i}: Label={label}, Shape={img.shape}")
    
    img, label = dataset_test[i]
    print(f"Val Sample {i}: Label={label}, Shape={img.shape}")

通过以上步骤，您应该能够正确地设置和使用train和val文件夹路径，以便在知识蒸馏实战项目中加载所需的数据集。如果您在实际操作过程中遇到任何其他问题，欢迎继续提问。