我们从train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)开始,这一句话里面的核心就是RMBDataset,这个是我们自己写的一个类,继承了上面的抽象类Dataset,并且重写了__getitem__()方法,这个类的目的就是传入数据的路径,和预处理部分,然后给我们返回数据,下面看它怎么实现的: class RMBDataset...
定义MyDataset类: importosfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.data.datasetimportT_cofromPILimportImageclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,label_dir):"""根据路径获取到所有的 image 文件名:param root_dir: data路径:param label_dir: label"""self.root_dir=root_dirself.label...
importosfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.data.datasetimportT_cofromPILimportImageclassMyDataset(Dataset):def__init__(self, root_dir, label_dir):"""根据路径获取到所有的 image 文件名:param root_dir: data路径:param label_dir: label"""self.root_dir = root_dirself.label_dir = la...
我们的数据集将会接受一个可选参数 transform 以便任何需要的数据预处理可以施加到样本上。 我们将会在下一个小节看到 transform 的用处。 classFaceLandmarksDataset(Dataset):"""Face Landmarks dataset."""def__init__(self,csv_file,root_dir,transform=None):""" Args: csv_file (string): Path to the...
trainset = ImageFolder(train_path,transform = train_transform)# print(trainset[30]) # 元组类型,第30号图片的(像素信息,label) Data.DataLoader: train_loader = Data.DataLoader(dataset=trainset, batch_size=4,shuffle=False) fori,(img, target)inenumerate(train_loader):print(i)print(img.shape)#...
最后,将在自定义数据集上使用dataloader函数。将batch_size设为 12,并且还启用了num_workers =2的并行多进程数据加载。 代码语言:javascript 复制 from torch.utils.dataimportDataLoader loader=DataLoader(dataset,batch_size=12,shuffle=True,num_workers=2)fori,batchinenumerate(loader):print(i,batch) ...
用transform对图片进行处理,里面可能有什么 标准化(减均值除以标准差),随机剪裁什么的(后面会细说) 这样Mydataset就构建好了,剩下的操作就交给DataLoader,在DataLoader中,会触发Mydataset中的getitem函数读取一张图片的数据和标签,并将多个图片拼接成一个batch返回,每一个batch才是模型真正的输入。
dataset: trainset=ImageFolder(train_path,transform=train_transform) # print(trainset[30]) # 元组类型,第30号图片的(像素信息,label) 1. 2. Data.DataLoader: train_loader=Data.DataLoader(dataset=trainset,batch_size=4,shuffle=False) 1. fori,(img,target)inenumerate(train_loader): ...
pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 pytorch DataLoader(3)_albumentations数据增强(分割版) 前置知识 在使用pytorch进行dataload,transform之前,需要了解一些数据的知识,许多人使用不同的接口因为不熟悉犯了一些错误。在这里对一些常用的OpenCV,PIL,skimage进行了一些总结,以及py...
就是加载数据,这里需要定义一个DataLoader类并设置必要参数,如一批数据batch的数量,是否随机, train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=pose,batch_size=25,shuffle=False,num_workers=0,pin_memory=True,#用Nvidia GPU时生效drop_last=True) 3.测试 ...