原文链接:https://towardsdatascience.com/how-to-load-a-custom-image-dataset-on-pytorch-bf10b2c529e0 动机 当你想建立一个机器学习模型时,你首先要做的就是准备数据集。当数据是表格格式时则很容易准备,但如果是像图像这样的数据呢? 图像与表格数据的格式不同。这种格式有很多数据表示。 有些人根据图像对应...
创建一个ImageFolderCustom类,并且继承 torch.utils.data.Dataset。 使用targ_dir 参数(目标数据目录)和 transform 参数初始化我们的子类(因此我们可以选择在需要时转换数据)。transform 可以不填,后文会定义一个transform 函数 为paths (目标图像的路径)、 transform (我们可能想要使用的转换,可以是 None)、 classes ...
test_dataset = CustomDataset(test_data_list, transform=test_transform)train_loader = DataLoader(trai...
创建一个ImageFolderCustom类,并且继承 torch.utils.data.Dataset。 使用targ_dir 参数(目标数据目录)和 transform 参数初始化我们的子类(因此我们可以选择在需要时转换数据)。transform 可以不填,后文会定义一个transform 函数 为paths (目标图像的路径)、 transform (我们可能想要使用的转换,可以是 None)、 classes ...
img = self.data_transforms[self.dataset](img)except:print("Cannot transform image: {}".format(img_name))returnimg, label 定义好了数据读取接口后,怎么用呢? 在代码中可以这样调用。 image_datasets = {x: customData(img_path='/ImagePath', ...
valid_dataset = Dataset_name(flag='valid') valid_dataloader = DataLoader(dataset=valid_dataset, batch_size=64, shuffle=True) 第三个示例,参考[4]: importosimportpandasaspdfromtorchvision.ioimportread_imageclassCustomImageDataset(data.Dataset):def__init__(self, annotations_file, img_dir, transform...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None, *,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 在上述定义的CustomDataset基础上使用DataLoader对其进行遍历: ...
CustomDataSet是我们自定义的数据加载类,其继承自Dataset类。 __init__方法用于定义一些初始化操作。我们可以通过该方法将所有数据加载至内存,后续通过索引在内存中取相应数据,这适合于数据本身很小的情况下;而我们更多采用的是首先将数据的路径存在相关文件内,后续根据路径索引取得相应数据,这往往应用于数据量较大的情...
io import read_image from torch.utils.data import Dataset class CustomImageDataset(Dataset): ...
data[index] # 可以继续添加对数据样本进行预处理或转换操作 # 返回经过处理的数据样本 return sample # 自定义数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] dataset = CustomDataset(data) # 访问数据集中的样本 sample = dataset[0] print(sample) # 输出: 1 使用自定义数据集时,可以将其与 torch.utils....