pytorch创建自己的数据集（分类任务）

最新推荐文章于 2025-05-21 07:19:48 发布

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文章标签：人工智能 python 数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/cititude/p/11615158.html

pytorch创建自己的数据集（分类任务）

转载于:https://www.cnblogs.com/cititude/p/11615158.html

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pytorch制作数据集

qq_35925375的博客

10-25

1154

在数据的存储方式是同一个类的图片都放在同一个文件夹，且该文件夹被命名为该类标签的名称时，用该种方式制作数据集。所用的是继承pytorch中Dataset类，并重写该类中的init函数和getitem函数。代码如下： from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class MyData(Dataset): # 类的初始化，用于输入存放图片的根目录文件夹和存放图片的文件夹（此例中存放图片的文件夹名即为.

数据集制作_轻松学Pytorch自定义数据集制作与使用

weixin_33567029的博客

01-15

510

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识大家好，这是轻松学Pytorch系列的第六篇分享，本篇你将学会如何从头开始制作自己的数据集，并通过DataLoader实现加载。本文以人脸Landmard五点的数据集标定与之制作为例来说明pytorch中如何实现自定义数据集读取与加载。数据来源首先要实现人脸landmark五点的数据标定，就得找到人脸数据...

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【Pytorch学习笔记】数据模块05——编写自己的Dataset

最新发布

qq_50040241的博客

05-21

929

编写自定义的Dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset，并实现__init__、__len__和__getitem__三个方法。__init__用于初始化数据集和预处理，__len__返回数据集长度，__getitem__根据索引返回数据样本和标签。示例中，CustomImageDataset类加载图像文件夹中的图片，并应用可选的图像转换操作。使用DataLoader可以批量加载数据，并支持数据打乱。关键注意事项包括数据预处理、错误处理、内存管理和数据增强。通过扩展功能，如缓存

pytorch之创建数据集

infinita_LV的博客

08-28

644

import torch import torchvision from torchvision import datasets,transforms dataroot = "data/celeba" # 数据集所在文件夹 # 创建数据集 dataset = datasets.ImageFolder(root=dataroot, trans...

制作pytorch数据集

stay_zezo的博客

04-11

1713

自定义的dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset 需要实现必要的魔法方法: __init__魔法方法里面进行读取数据文件 __getitem__魔法方法进行支持下标访问 __len__魔法方法返回自定义数据集的大小，方便后期遍历面已经定义好了抽象数据，只需给出自己的dataset和idxs(数据的索引列表）) from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class DatasetSplit(Dataset)

用pytorch来制作数据集(分为有y和无y两种)

m0_57200627的博客

06-10

285

用pytorch来制作数据集,分为有标签和无标签两种情况

利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类

09-18

在本篇教程中，我们将详细探讨如何利用PyTorch这一深度学习框架，对CIFAR-10数据集进行图像分类任务。CIFAR-10是一个广泛使用的计算机视觉数据集，由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每个类别包含6000张图像。...

pytorch加载自己的图像数据集实例

09-16

在PyTorch中，加载自定义的图像数据集是一个常见的任务，特别是在进行深度学习研究时。这个过程涉及几个关键步骤，包括数据预处理、定义数据集类以及使用数据加载器来批量处理数据。以下是对标题和描述中所提及知识...

Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式

09-18

在本教程中，我们将探讨如何使用PyTorch框架来实现条件生成对抗网络（CGAN）并利用MNIST数据集生成指定数字的图像。CGAN是一种扩展了基础生成对抗网络（GAN）的概念，它允许在生成过程中加入额外的条件信息，如类...

pytorch实现根据csv分类

06-18

在PyTorch中实现CSV数据的分类是一项...以上就是基于PyTorch实现CSV数据分类的一般流程，每个步骤都可能需要根据具体的数据集和任务进行调整。在实际应用中，还需要考虑数据的平衡性、模型复杂度、正则化策略等因素。

pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法

09-20

在PyTorch中，MNIST数据集是一个广泛用于手写数字识别任务的标准数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像，对应于0到9的手写数字。这个教程将指导你如何将MNIST数据集从...

Pytorch制作自己的数据集

weixin_45885074的博客

02-17

1962

Part one 需要的模块 1、我们一般是将提取数据集的函数单独作为一个类，这个类继承datasets。 from troch.utils.data.dataset import Dataset 2、深度学习中打开图像一般用的是Pillow模块而不是opencv from PIL import Image #这里的PIL就是Pillow模块 3、我们打开图像之后还需要将图像进行再加工，例如改变尺寸、调整亮度、以及将所有数据打包起来，这时候就需要用到torchvision中的功能包了。 impor

【Pytorch】从0开始的数据集制作，从numpy数组到Dataset，再到Dataloader

Ejemplarr的博客

03-25

6143

从0创建一个Datalader类的数据集 完整代码行行注释

Pytorch时序数据集制作

weixin_41168869的博客

06-20

1211

不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据归一化/标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。训练集有三个维度，即 [样本数，时间步，特征维度]，假设训练集的维度为[4494，20，8] ，样本数就不用多说了，时间步就是利用过去多长时间来预测未来的数据，如果我们设置为30，那就是基于过去30天的样本数据来预测未来1天的数据，特征维度为8，包含温度、风速、降水等特征。如果输入的张量列表只有一个，则返回的元组中只有一个元素。

PyTorch 创建数据集

毛聿修的博客

09-05

1122

零基础创建Pytorch数据集

pytorch建立自己的数据集Dataset

Joker 007的博客

09-11

247

参考博客：pytorch建立自己的数据集Dataset

pytorch实战5——DataLoader数据集制作

Evan_qin_yi_quan的博客

02-25

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DataLoader数据集制作

PyTorch自制数据集

qq_42999938的博客

04-09

2401

PyTorch加载数据主要分为两类：只有图片的数据集以及含有csv保存标签的数据集。只有图片的数据集又分为两类：标签在文件夹上和标签在图片名上。 1.标签在文件夹上此情况下导入数据集，只需要调用PyTorch中的ImageFolder进行载入。(可以直接采用split_data.py划分训练集、测试集、验证集) 导入所需的库 import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' #以上语句是由于python与torch版本不匹配才加的与加载数据无

Pytorch下hymenoptera数据集的探索与应用

这包括定义数据转换步骤，如图像大小调整、归一化等，并创建数据集对象。之后，这些对象可以作为模型训练流程中的输入。例如，可以使用以下代码片段来加载数据集： ```python import torchvision.transforms as ...