同济子豪兄带我学pytorch图像分类-task01（数据集准备）

学习准备：

本机配置环境的过程很繁琐，考虑时间的问题，直接租一个云服务器。

学习过程中代码没有出现任何问题，代码具有很高的时效性。竟然没有一个语法报错。

所有图片均来源于网络，若有侵犯，多有抱歉

学习中遇到的问题：

• 在准备数据的时候，我自己爬取图片，每组图片都需要花3分钟，17组。但是貌似有已经下载好的数据集，不用爬虫程序怼着网站爬，这里浪费很多时间，还好，最后还是能够掐着点完成任务了。
• 这里的文件是什么，我在旁边的文件栏没有找到。 

学习过程中的收获：

本次学习的目标就先是把整个项目都给跑一遍，很多深层次的原理，没有太多时间去研究。但还好我对jupyter笔记本的认知加深了，竟然可以在这里编写markdown式的文字，对代码块进行分块，同时巩固了一些markdown的语法。

第一步：服务器的环境配置

这是我第一次租这个东东，虽然我连cuda，GPU到底是什么，都还不清楚。希望我能够尽早明白这些名词。

安装配置环境：

配置环境倒是很快，但是数据集的下载是真的慢。200个图片下载一次需要三分钟

 爬取200张柚子图片

好的，我的数据下载出错了

下载数据集

统计图像尺寸分布

划分训练集和测试集

展示部分数据

租机时间到了。

训练集和测试集的划分 

数据量统计

总结：

学习过程的收获：

在学习本课程的过程中，很多之前学到的linux的语法知识，markdown的语法都用上了。

服务器跑代码实在是节省时间，感谢子豪兄还能提供这么好的gpu平台，记得上次配置一个pytorch环境配置一天多。。。感谢船长的提醒，督促我完成Task01的学习。

学习的不足：

没有足够的时间去学习源码，很早就结束了。希望下次学习能够规划好时间，把代码都能够研究明白。没有认真准备这个数据集，本来还在家旁边的超市拍了许多蔬菜水果的照片的。只能拿这个现有的数据集了，可能会导致学习过程中遇到的问题就会少很多。