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...
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...
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...
train_data=RMBDataset(data_dir=train_dir,transform=train_transform)valid_data=RMBDataset(data_dir=valid_dir,transform=valid_transform)# 构建DataLoader train_loader=DataLoader(dataset=train_data,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)valid_loader=DataLoader(dataset=valid_data,batch_size=BATCH_SIZE)#print(...
Dataset&Dataloader 在利用 Pytorch 进行深度学习的训练时需要将数据进行打包,这就是 Dataset 与 Dataloader 的作用。 Dataset 将数据进行包装,Dataloader 迭代包装好的数据并输出每次训练所需要的矩阵。 官网教程: Datasets & DataLoaders — PyTorch Tutorials 1.12.1+cu102 documentation Dataset 若要自定义自己的 ...
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): ...
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) ...
])dataset=ImageFolder('./data/train',transform=transform) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 三.dataloader加载方式,需要添加自己信息如何更改源码如下: import numpy as np from PIL import Image from torch.utils.data.dataset import TensorDataset,Dataset ...
二、使用DataLoader 要使用DataLoader加载数据,你需要创建一个DataLoader对象,并将自定义的Dataset对象作为参数传递给DataLoader。DataLoader还提供了许多其他参数,如batch_size、shuffle、num_workers等,以满足不同的需求。 以下是一个示例,展示如何使用DataLoader加载自定义的Dataset: batch_size = 64 transform = transforms...
from skimageimportio,transformimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt from torch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfrom torchvisionimporttransforms,utils #Ignorewarningsimportwarnings warnings.filterwarnings("ignore")plt.ion()# 交互式模式 我们要处理的数据集是面部姿态(facial pose). 这意味着一张人脸将被如...