问题描述
这是有关准备数据集的技术问题。
我正在尝试遵循这个官方示例
https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet
但是我什至不能开始，因为我不理解要求。它说
- 安装PyTorch（pytorch.org）
-
pip install -r requirements.txt - 从http://www.image-net.org/下载ImageNet数据集 然后，使用以下shell脚本将验证图像移动到带标签的子文件夹中
对于第一个要求，我正在研究Colab，所以我认为不需要在本地PC上再次安装PyTorch。
第二个无效，因为显然没有名为“ requirements.txt”的模块。这就是我开始意识到此git repo上有些东西我完全不知道如何使用的地方。无论如何，我可以直接从git repo打开文本文件，它只是说使用torch和torchvision。好的，导入它们没有问题。
第三个要求。因此，我访问了ImageNet网站并签署了供研究使用的协议。现在，要求告诉我要下载ImageNet数据，但是我看到那里有很多其他选项（例如，按发布年份，竞赛目的，解决方案等）。数据集是哪一个？
我是PyTorch的新手，我想我缺少有关PyTorch开发人员社区如何通过这种方式提供示例的协议...
任何帮助将不胜感激。谢谢。
解决方法
显然没有名为“ requirements.txt”的模块
这是该存储库中的requirements.txt文件。您可以在这样的文件中添加软件包名称，然后使用pip一次安装所有软件包，这就是pip install -r requirements.txt的原因。当然，由于它仅包含火炬和火炬，因此您无需安装它，因为它们已安装在google colab中。
数据集中的哪个？
尽管您可以下载任何年份的任何数据集，但如果没有注册，我将无法访问此页面，重要的是，为了使用pytorch和Imagefolder api（即您提到的回购中使用的一种），其结构应如下所示：
train/
dog/
xxx.png
xxy.png
cat/
xxz.png
val/
...
您可以使用他们提到的Imagenet数据脚本。
如果您刚开始使用pytorch，建议您使用pytorch tutorials，例如this one。