如何像模型GoogleNet中导入数据

要像GoogleNet模型导入数据，我们需要使用数据加载器（data loader），将数据加载到模型中进行训练。使用数据加载器有以下几个步骤：

1. 准备数据：将训练数据和测试数据准备好，并将它们转换为PyTorch张量的形式。
2. 创建数据集：使用`torch.utils.data.Dataset`类来创建数据集，该类是PyTorch中所有数据集的基类，它需要实现两个方法`__len__`和`__getitem__`，分别返回数据集的大小和数据的索引。
3. 创建数据加载器：使用`torch.utils.data.DataLoader`类来创建数据加载器，它可以自动将数据分成小批量，每个小批量包含一定数量的数据。
4. 将数据加载到模型中：在训练循环中使用数据加载器，将数据加载到模型中进行训练。

以下是一个例子，展示了如何将数据加载到GoogleNet模型中：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 准备数据
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize(256),
     transforms.CenterCrop(224),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                          std=[0.229, 0.224, 0.225])])

trainset = datasets.ImageFolder(root='./train', transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = datasets.ImageFolder(root='./test', transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 创建GoogleNet模型
class GoogleNet(nn.Module):
    # 省略模型结构的定义

# 定义损失函数和优化器
net = GoogleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 200 == 199:    # 每200个小批量输出一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

在这个例子中，我们使用`torchvision.datasets.ImageFolder`类来创建数据集，这个类可以自动将文件夹中的图像数据转换为PyTorch张量。然后使用`torch.utils.data.DataLoader`类来创建训练和测试数据加载器，将数据加载到GoogleNet模型中进行训练。