手把手教你下载ILSVRC2012（ImageNet2012）分类部分数据集以及使用Pytorch训练
本文将详细介绍如何下载ILSVRC2012（ImageNet2012）分类部分数据集，并使用Pytorch进行训练。ILSVRC2012是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012的缩写，是一个广泛用于图像分类任务的数据集。
数据集简介
ILSVRC2012数据集包含1000个类别，常用训练集和验证集作为论文研究。训练集大小约为137GB，包含约130万张图片，每个类别大约有1300张图片。验证集大小约为6GB，包含5万张图片，每个类别有50张图片。
下载数据集
1. 官网下载
官网下载是最正规的方法，但需要经过教育邮箱认证的账号才能获得授权下载。具体步骤如下：
- 账号注册：进入ImageNet账号注册界面，填写相关信息并进行人机身份验证，然后点击Sign Up进行注册。
- 登录账号：注册成功后，在同一界面点击Login登录账号。
- 更新信息：更新账号信息，确保所有信息填写完整。
- 获得授权：点击Access Permission Status请求授权，提交请求后会收到确认链接，点击并同意条款后即可获得授权。
- 下载数据集：获得授权后，可以正常下载ImageNet2012数据集。
2. 迅雷种子下载（推荐）
迅雷种子下载速度较快，推荐使用。具体步骤如下：
- 下载种子文件：从提供的链接下载训练集和验证集的种子文件。
- 使用迅雷下载：打开迅雷软件，添加种子文件并开始下载。
处理数据集
1. 验证下载的数据集
在真正使用前，需要验证数据集的完整性。使用命令验证下载得到的MD5值，确保与官网提供的MD5值相同。
2. 解压数据集并划分分类
使用Pytorch官方提供的教程解压数据集，并执行提供的sh脚本进行分类操作。具体步骤如下：
- 下载并执行sh脚本：将sh脚本移动到与数据集压缩包同目录下，右键打开终端并执行脚本。
- 可能遇到的问题：在Windows系统中运行脚本时，可能会遇到缺少wget命令的问题，手动下载并执行相关脚本即可解决。
训练模型
本文未完待续，后续将更新使用Pytorch训练模型的详细步骤和代码解释。
通过以上步骤，您可以成功下载并处理ILSVRC2012数据集，并使用Pytorch进行模型训练。希望本文对您的研究和工作有所帮助。