|———test 此时,可以使用 torchvision.datasets.ImageFolder 来直接构造数据集,代码如下: from torchvision.datasets import ImageFolder train_dataset = ImageFolder( root="./data/train/", transform=transform ) test_dataset = ImageFolder( root="./data/test/", transform=transform ) PyTorch 中的 数据预处...
对于上面的root,假设data文件夹在.py文件的同级目录中,那么root一般都是如下这种形式:./data/train和./data/valid 二、ImageFolder参数详解 代码
importtorchvision.datasetsasdset dataset = dset.ImageFolder('./data/dogcat_2')#没有transform,先看看取得的原始图像数据print(dataset.classes)#根据分的文件夹的名字来确定的类别print(dataset.class_to_idx)#按顺序为这些类别定义索引为0,1...print(dataset.imgs)#返回从所有文件夹中得到的图片的路径以及其...
使用 ImageFolder 处理过后就可以进行如class_names = train_dataset.classes这样方便的操作了。 importtorchfromtorchvisionimporttransforms,datasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 定义数据预处理的转换器transform=transforms.Compose([transforms.Resize((224,224)),# 调整图像大小transforms.ToTensor(),# 将图像转换...
torchvision.datasets.ImageFolder 的关键特性和用法: 数据组织:数据集中的每个类别都有一个对应的文件夹,文件夹的名称通常被视为类别的名称,文件夹内包含该类别的所有图像。 使用方式:你可以通过指定数据集的根目录来创建一个 ImageFolder 实例,它会自动地加载所有图像并创建一个数据集。
ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=nw) 2.3.5 训练网络与验证网络 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
[0.229,0.224,0.225]) ]) # 第一步,传入类别文件夹的父文件夹,以及需要做的数据变换 dataset = datasets.ImageFolder(root="../input/medical-mnist", transform=train_transforms) # 第二步 设置训练集和测试集的占比 train_indices, test_indices = train_test_split(list(range(len(dataset.targets))), ...
1、先是构造Dataset，这里为通过datasets.ImageFolder构造。ImageFolder是用于读取/处理以文件夹形式存放的图片数据集：class ImageFolder(DatasetFolder): r"""A generic data loader where the images are arranged in this way by default: .. code-block:: shell root/dog/xxx.png root/dog/xxy.png...
ImageFolder(root='path/to/dataset') # 假设的nn.ColorJuggler颜色变换(实际代码中需使用其他方法实现类似功能) # color_juggler = transforms.ColorJuggler(brightness=0.3, contrast=0.3, saturation=0.3, hue=0.1) # 由于nn.ColorJuggler不存在,我们使用transforms.ColorJitter代替进行示例(注意这不是直接的颜色替换...