pytorch 读取数据

最新推荐文章于 2025-01-16 13:54:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-01-16 13:54:25 发布 · 471 阅读

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本文详细介绍如何使用PyTorch的ImageFolder加载图像数据集，包括数据预处理、批处理和加载过程。通过实例演示了如何定义数据转换，如灰度转换、调整大小、张量化及归一化，并展示如何创建DataLoader进行数据批量加载。

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pytorch Dataset 的ImageFolder
ImageFolder例子

def load_data(root_dir,domain,batch_size):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Grayscale(),
        transforms.Resize([28, 28]),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=(0,0,0),std=(1,1,1)),
    ]
    )
    image_folder = datasets.ImageFolder(
            root=root_dir + domain,
            transform=transform
        )
    data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=image_folder,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2,drop_last=True
    )
    return data_loader
    
data_src = data_loader.load_data(
        root_dir=rootdir, domain='amazon', batch_size=BATCH_SIZE[0])
        
for e in tqdm(range(1, N_EPOCH + 1)):
        model = train(model=model, optimizer=optimizer,
                      epoch=e, data_src=data_src, data_tar=data_tar)

【PyTorch学习笔记】14：划分训练-验证-测试集,使用正则化项
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