torchvision.datasets.ImageFolder用法

最新推荐文章于 2025-10-10 18:28:14 发布
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#pytorch #机器学习 #神经网络 #深度学习

本文介绍了如何使用torchvision.datasets.ImageFolder正确加载数据集，强调了正确指定文件路径的重要性，并提供了官方示例。通过使用该工具，可以将数据加载到深度学习模型的dataloader中，同时提到了class_to_idx属性用于获取类别索引，以及如何查看数据集中图片的数量。

torchvision之ImageFolder用法

当前文件夹：

/root
-- train/
---- 001.jpg
---- 002.jpg
---- ....
-- test/
---- 001.jpg
---
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一、数据集组织方式 ImageFolder是一个通用的数据加载器，它要求我们以下面这种格式来组织数据集的训练、验证或者测试图片。 root/dog/xxx.png root/dog/xxy.png root/dog/xxz.png root/cat/123.png root/cat/nsdf3.png root/cat/asd932_.png 对于上面的root，假设data文件夹在.py文件...
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如果要重写，我觉得主要就是getitem方法。首先：类给主要给我们提供了，文件读取的方法。我们可以直接拿到文件路径集合。有了文件路径，就没必要用它的文件加载方法。yolo中有更高效的方法，如果是目标检测，我们可以重新指定标签，比如yolo中规定标签和图片名一样，便于找到。
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self,root: str,):图片存储的根目录，即存放不同类别图片文件夹的前一个路径。即对加载的这些图片进行的前处理的方式，这里可以传入一个实例化的torchvision.Compose()对象，里面包含了各种预处理的操作。对图片类别进行预处理，通常来说不会用到这一步，因此可以直接不传入参数，默认图像标签没有变换，如果需要进行标签的处理，同样可以传入一个实例化的torchvision.Compose()对象。表示图像数据加载的方式，通常采用默认的加载方式，
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提供了许多常用的数据集类，以下是一些常用方法（
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通常在一个完整的神经网络训练流程中，我们常常需要构建Dataset和Dataloader用于后续模型训练时的数据读取，一般我们自己定义一个Dataset类，重写__geiitem__和__len__函数来构建Dataset。然而对于简单图像分类任务而言，无需自己定义Dataset类，调用torchvision.datasets.ImageFolder函数即可构建自己的Dataset，非常方便。...
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API CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=<function default_loader>, is_valid_file=None) 存放格式 root/dog/xxx.png root/dog/xxy.png root/dog/xxz.png root/cat/123.png root/cat/nsdf3.png root/cat/asd93
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参考博客：https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80877435 用于从文件夹中读取数据，源码链接：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/datasets/folder.py ImageFolder是DatasetFolder的子类，有以下属性： Attribu...
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评论 1
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