Question

我是深度学习和PyTorch的新手，所以如果有些问题看起来很愚蠢，或者我没有以正确的格式提问，请您多多包涵。我正在观看有关PyTorch深度学习系列文章https://www.youtube.com/watch?v=8n-TGaBZnk4的视频。该视频专门讲述ETL（使用Fashion-MNIST数据集）。我对7:05的视频有一些疑问。

问题1：在Fashion-MNIST子类构造函数中，我们为其传递了参数： ‘root’，讲师提到的位置：这是磁盘中数据所在的位置。抱歉，这可能是一个愚蠢的问题，但这是数据位于源服务器上（来自URL）磁盘的位置，还是您要在本地将数据保存在计算机上的路径位置？

问题2：同样，对于Fashion-MNIST，'root'始终是相同的位置路径：即'./data/FashionMNIST'？

问题3：如果'root'定义了数据在源服务器上的位置路径，那么它将在本地下载到哪里？我检查了'download'文件夹（我使用的是Windows 7笔记本电脑），在那找不到文件？

问题4：视频提到我们应该检查后续调用中的数据是否已经下载（即，在参数中我们传递了download=true）。

4（a）：有什么好的方法？我们是否放置if语句来检查这一点？还是有一种更智能的方式来检查下载的数据？

4（b）："subsequent calls"的含义是什么？这是否意味着我们需要再次调用'FashionMNIST'构造函数进行test_data下载？

问题5：最后，我尝试在Spyder IDE（Python 3.5）上运行以下代码（视频中的代码）：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

train_set = torchvision.datasets.FashionMNIST(
      root='./data/FashionMNIST'
        ,train=True
        ,download=True
        ,transform=transforms.Compose([
            transforms.ToTensor()
        ])                                            
  )

我得到了输出：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-3-3ac000b9e90a>", line 10, in <module>
    transforms.ToTensor()

  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 68, in __init__
    self.download()

  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 136, in download
    makedir_exist_ok(self.raw_folder)

  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\utils.py", line 41, in makedir_exist_ok
    os.makedirs(dirpath)

  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\os.py", line 241, in makedirs
    mkdir(name, mode)

FileNotFoundError: [WinError 206] The filename or extension is too long: './data/FashionMNIST\\FashionMNIST\\raw'

不确定为什么最后会出现该错误。另外，根据视频，我在Jupyter Notebook上运行了代码，并且运行良好。但是我想知道为什么它会在Spyder IDE中引发该错误。

非常感谢。

Answer 1

没有一个真正的问题是一个愚蠢的问题，一个又一个地回答问题：

答案1和2：

root是本地磁盘上将保存数据的路径，您可以根据自己的喜好指定ny路径，这样不会引起问题。

答案3：网址等是在文件中定义的，数据的路径就是您所要做的：为了查看从here is a link下载数据的网址。

答案4.：download = True仅授予其如果数据不存在的下载权限，下载器将自动检查数据是否已存在，如果存在，即使设置了下载，它仍然不会下载确实，它再次发生在您不必担心的背景中。

Ans5：该问题并不是火炬问题，它与Windows中的编译方式有更多关系，讨论问题的长度为here和here

PyTorch Fashion-MNIST（ETL）

1 个答案: