1. 環境配置：PyTorch與依賴庫安裝
在CentOS上進行PyTorch數據預處理前，需先搭建基礎環境。首先更新系統并安裝Python 3.x、pip等基礎工具：sudo yum update -y、sudo yum install -y python3 python3-pip python3-devel。接著創建虛擬環境（推薦使用conda或venv）以隔離項目依賴，例如conda create -n pytorch_env python=3.8并激活環境。隨后安裝PyTorch及torchvision：根據硬件情況選擇CPU或GPU版本（GPU版本需匹配CUDA版本，如pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117）。最后安裝輔助庫（NumPy用于數值計算、Pandas用于數據處理、Matplotlib用于可視化）：pip install numpy pandas matplotlib。
2. 數據加載：內置與自定義數據集處理
torchvision.datasets模塊加載常見數據集（如CIFAR-10、MNIST、FashionMNIST），通過root參數指定數據存儲路徑，download=True自動下載數據，transform參數應用預處理規則。例如加載CIFAR-10數據集：trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)，并通過DataLoader實現批處理（batch_size）、數據打亂（shuffle）和多線程加載（num_workers）。torch.utils.data.Dataset類，重寫__getitem__（返回單個樣本及其標簽）和__len__（返回數據集大?。┓椒?。例如處理本地圖像文件夾數據集：class MyDataset(Dataset): def __init__(self, root_path, image_label): ... def __getitem__(self, item): img = Image.open(os.path.join(self.root_path, self.image_set_name[item])); label = self.image_label[item]; return img, label; def __len__(self): return len(self.image_set_name)，再通過DataLoader加載。3. 數據預處理與增強：transforms模塊的應用
使用torchvision.transforms模塊構建預處理管道，常見操作包括：
Resize()調整圖像尺寸（如transforms.Resize((224, 224))適配ResNet模型）、ToTensor()將PIL圖像或NumPy數組轉換為PyTorch張量（自動將像素值從0-255縮放到0-1）、Normalize()標準化數據（如transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))將CIFAR-10圖像均值歸零、方差歸一化）。RandomHorizontalFlip()（隨機水平翻轉，概率0.5）、RandomRotation()（隨機旋轉一定角度，如transforms.RandomRotation(15)）、RandomCrop()（隨機裁剪，如transforms.RandomCrop(32, padding=4)）等操作增加數據多樣性，提升模型泛化能力。例如：transform = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])（適用于MNIST等灰度圖像）。4. 數據加載性能優化
DataLoader的num_workers參數開啟多線程（如num_workers=2），減少數據加載的I/O等待時間，提升訓練效率。需注意CentOS系統的線程數限制（可通過ulimit -u查看），避免設置過高導致系統崩潰。pin_memory=True（僅當使用GPU時有效），將數據預先加載到固定內存（pinned memory）中，加速數據從CPU傳輸到GPU的過程，提升訓練吞吐量。例如：trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=True)。5. 數據可視化與調試
使用Matplotlib等庫可視化預處理后的數據，檢查數據是否正確加載和轉換。例如遍歷DataLoader中的批次數據，顯示圖像及其標簽：
import matplotlib.pyplot as plt
for images, labels in trainloader:
print(f"Batch shape: {images.shape}, Labels: {labels}")
plt.imshow(images[0].permute(1, 2, 0)) # 將通道維度從C,H,W轉為H,W,C（適用于RGB圖像）
plt.title(f"Label: {labels[0]}")
plt.show()
break
通過可視化可快速發現數據預處理中的問題（如圖像尺寸錯誤、顏色通道顛倒、標簽不匹配等）。
