PyTorch中ImageFolder的使用方法

最新推荐文章于 2025-04-06 16:10:42 发布

CodeWOW

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文章标签： pytorch 人工智能 python 机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133170495

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本文介绍了如何使用PyTorch的ImageFolder类加载按类别组织的图像数据集，包括导入库、创建数据转换、加载数据集、创建数据加载器以及迭代数据集的详细步骤，提供了一个完整的示例代码。

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在PyTorch中，ImageFolder是一个非常有用的数据集类，它可以帮助我们加载已经按类别组织好的图像数据集。本文将介绍如何使用ImageFolder类加载数据集，并提供相应的源代码示例。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入PyTorch和相关的库：

import torch
from torchvision import transforms, datasets

2. 创建数据转换

在加载数据集之前，我们通常需要对图像进行一些预处理操作。PyTorch提供了transforms模块来实现各种图像预处理方式。以下是一些常见的预处理操作：

transform = transforms.Compose(

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pytorch之ImageFolder

朴素.无恙的博客

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使用加载图像数据集，关键在于数据集的目录结构要符合其要求，即每个类别对应一个子文件夹。在项目实践中，合理划分数据集、进行适当的数据增强和归一化处理，能够显著提升模型的训练效果。同时，要根据实际情况选择合适的数据集划分方式和数据增强策略，避免过度增强导致模型过拟合，或者增强不足导致模型泛化能力差。通过以上步骤，大家可以在自己的深度学习项目中灵活运用，轻松加载和处理图像数据集，为模型训练打下坚实的基础。希望本文对大家有所帮助，欢迎在评论区分享使用经验和遇到的问题。

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一、ImageFolder ImageFolder会将目录中的文件夹名自动转化成序列，每个文件夹下会存储相同的一个类别，文件夹名为类名；当DataLoader载入时，标签自动就是整数序列了；还是先查看一下用法： help(datasets.ImageFolder) class ImageFolder(DatasetFolder)函数构造： | ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=<default_.

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上述代码中，我们使用了Pandas库读取CSV文件记录的文件路径和标签，并使用pil库将图像读取为RGB格式的PIL Image类型。下面的示例代码展示了如何在训练过程中使用ImageFolder数据集读取顺序打乱的CSV数据。是PyTorch中预定义的用于处理图像分类任务的数据集类，并且可以轻松地进行自定义。类构建了训练数据集，并传入预处理的参数transform。，这个类是用于构建数据集的基类，我们可以在这个类中实现自定义数据集。类按照给定的路径构建数据集，并进行预处理，同时使用。

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m0_54249271的博客

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以下是使用C++和libtorch实现类似于pytorch的ImageFolder方法的示例代码： ``` #include <torch/torch.h> #include <opencv2/opencv.hpp> class ImageFolderDataset : public torch::data::datasets::Dataset<ImageFolderDataset> { public: ImageFolderDataset(const std::string& root_dir, const std::string& extensions = ".jpg") : root_dir_(root_dir), extensions_(extensions) { // find all image files in the root directory for (auto& dir_entry : std::filesystem::directory_iterator(root_dir)) { auto path = dir_entry.path(); if (std::filesystem::is_regular_file(path) && is_image_file(path)) { image_paths_.push_back(path); } } } // get the i-th example in the dataset torch::data::Example<> get(size_t index) override { // load the image and convert to tensor auto image = cv::imread(image_paths_[index].string()); cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB); // convert from BGR to RGB torch::Tensor tensor_image = torch::from_blob(image.data, { image.rows, image.cols, 3 }, torch::kByte).permute({ 2, 0, 1 }).toType(torch::kFloat) / 255.0; // get the label from the directory name auto label_path = image_paths_[index].parent_path(); int label = std::distance(std::filesystem::directory_iterator(root_dir_), std::find_if(std::filesystem::directory_iterator(root_dir_), std::filesystem::directory_iterator(), [&label_path](const auto& dir_entry) { return dir_entry.path() == label_path; })); return { tensor_image.clone(), torch::tensor(label) }; } // return the number of examples in the dataset torch::optional<size_t> size() const override { return image_paths_.size(); } private: std::vector<std::filesystem::path> image_paths_; std::string root_dir_; std::string extensions_; bool is_image_file(const std::filesystem::path& path) const { auto extension = path.extension().string(); return extensions_.empty() || std::find(extensions_.begin(), extensions_.end(), extension) != extensions_.end(); } }; int main() { // create the dataset and dataloader std::string root_dir = "/path/to/dataset"; ImageFolderDataset dataset(root_dir); auto data_loader = torch::data::make_data_loader<torch::data::samplers::SequentialSampler>(dataset, torch::data::DataLoaderOptions().batch_size(32)); // train the model using the dataset // ... } ``` 在上面的代码中，`ImageFolderDataset`类继承了`torch::data::datasets::Dataset`，并实现了`get()`和`size()`方法，以便能够使用`torch::data::make_data_loader()`函数创建一个数据加载器。在`get()`方法中，我们加载了图像并将其转换为张量，并从目录名称中获取标签。在`size()`方法中，我们返回数据集中的示例数。注意，这里我们使用了OpenCV库来加载和处理图像。如果您想使用其他库，可以相应地修改代码。