用自己的数据准备dataset和dataloader

最新推荐文章于 2025-05-27 23:23:06 发布

芦苇炜炜

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文章标签： pytorch torchvision

本文详细介绍了如何将自定义数据集转换为适用于PyTorch的Dataset格式，并进一步创建Dataloader以实现高效的数据迭代。通过实例解析，帮助读者理解并掌握PyTorch数据加载流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前非常苦恼怎么让自己的数据集变成torchvision里的dataset，甚至还有自己的dataloader。
参考：https://www.cnblogs.com/denny402/p/7512516.html
这篇博客就写得很清楚啦。

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芦苇炜炜

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from __future__ import print_function, absolute_import import os from PIL import Image import numpy as np import os.path as osp import torch from torch.utils.data import Dataset def read_image(img_path): """Keep reading image until succeed. This

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目标检测的dataset 首先我们需要先将数据集做一个整理的txt,文件叫做ann.txt吧首先是图片路径,xmin,ymin,xmax,ymax,类别最简单的dataset就构造出来了 import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image class MyDataSet(Dataset): # 初始化 def __init__(self,annotations_file):

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