ImageFolder---合并dataset

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#python #pytorch #合并dataset #超出文件数目限制

ImageFolder 用于读取文件夹内的图片与类别，生成Map-style datasets形式的数据集，以便DataLoader迭代。ImageFolder使用格式：

root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/[...]/xxz.png

root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/[...]/asd932_.png

但是由于各种原因，如原生数据存储格式，某些操作系统(如centos)中单个目录中最大文件数量存在限制(hdf5 yyds)等等，使得数据的存储是分开的，如：

sub_root1/dog/xxx.png
sub_root1/dog/xxy.png
sub_root1/dog/[..
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【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2093
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
从pytorch的transfer learning tutorial讲分类任务的数据读取（深入分析torchvision.datasets.ImageFolder源码）
gaishi_hero的博客
08-25 8078
看了pytorch官方提供的tutorial中transfer learning这个例子，对其中的数据读取部分很是模糊，于是仔细分析了一番，今天写一篇博客记录一下自己所看所得。 dataloader 下面这段代码最终得到了dataloader，dataloader是python中的可迭代对象，我们可以通过for循环讲数据一一取出。 data_transforms = { ...
MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之ImageFolderDataset
kaierlong的博客
06-21 1981
MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之ImageFolderDataset
datasets.ImageFolder和torch.utils.data.DataLoader
a533855的博客
05-17 239
类从文件系统中加载图像数据，并返回图像和对应的标签。DataLoader类处理批量加载和多线程加载数据，以提高数据加载的效率。通过结合和DataLoader，可以高效地加载和处理大型图像数据集，并在深度学习模型训练过程中使用这些数据。
多个DataSet数据合并
weixin_30563319的博客
12-19 804
DataSet ds = myIAppSet.GetHomeHottestList(siteID, 0, time); DataSet ds1 = myIAppSet.GetHomeHottestList(siteID, 1, time); if (ds1 != null && ds1.Tables[0].Rows.Count > 0) { ds.Mer...
LLM - 批量加载 dataset 并合并
BITDDD小栈
09-12 2249
LLM dataset 批量加载 dataset 并合并。
Pytorch学习-Dataset和DataLoader
Zzz_zhongqing的博客
07-17 1436
Dataset和DataLoader 使用Dataset创建数据集¶ Dataset创建数据集常用的方法有： 1、使用 torch.utils.data.TensorDataset 根据Tensor创建数据集(numpy的array，Pandas的DataFrame需要先转换成Tensor)。 2、使用 torchvision.datasets.ImageFolder 根据图片目录创建图片数据集。 3、继承 torch.utils.data.Dataset 创建自定义数据集。 此外，还可以通过 torch.
5-1.Dataset和DataLoader
zy345293721的博客
07-09 1191
下面我们通过另外一种方式，即继承 torch.utils.data.Dataset 创建自定义数据集的方式来对 cifar2构建 数据管道。
Pytorch的Dataset和DataLoader
whaosoft143ai的博客
09-01 2241
Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。Dataset定义了数据集的内容，它相当于一个类似列表的数据结构，具有确定的长度，能够用索引获取数据集中的元素。而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法，它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，每次迭代输出一个batch的数据。DataLoader能够控制batch的大小，batch中元素的采样方法，以及将batch结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。
mindspore读取ImageFolderDataset 数据问题
weixin_45666880的博客
06-27 612
问题描述：【功能模块】使用的数据集是caltech101，遇到的问题主要是读取数据标签的问题按文件夹显示 airplanes应该是label 1，但是返回的label确实6 （右下角这个） 【截图信息】代码： 解答：ImageFolderDataset根据文件名字母的ascii码进行排序。该数据集中有的文件名开头字母为大写，会将大写的文件夹名优先读取。......
MindSpore:ImageFolderDataset数据读取问题
weixin_45666880的博客
07-29 563
1、如果不加最后的data_set.create_dict_iterator()就不会报错，一旦这样输出data_set中的数据，就会报第一张截图上面的错误。dirA//这个路径是参数dataset_dir的输入。（可选，上传日志内容或者附件）确认下目录结构以及里面的数据。...
【深度学习|Pytorch】torchvision.datasets.ImageFolder详解
传统图像处理，深度学习，目标检测（分类，检测，分割），多目标追踪，部署等
04-03 2774
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，
【深度学习】datasets.ImageFolder 使用方法
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weixin_46274756的博客
11-06 2万+
【深度学习】datasets.ImageFolder 使用方法
详解PyTorch预定义数据集类datasets.ImageFolder使用方法
hellozhxy的博客
10-17 3590
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。
合并两个dataset
爱拼才会赢
12-11 1万+
I）当返回的两个DataSet结构相同时 可以用Merge合并：     DataSet ds1=new DataSet();     DataSet ds2=new DataSet();     //将ds2中的数据合并到ds1中    ds1.Merge(ds2,true,MissingSchemaAction.AddWithKey);    ds1就是合并之后的集合。  
合并两个dataset，其中DataTable的结构相同
wl_ldy的专栏
04-17 4187
I）当返回的两个DataSet结构相同时 可以用Merge合并：    DataSet ds1=new DataSet();    DataSet ds2=new DataSet();    //将ds2中的数据合并到ds1中   ds1.Merge(ds2,true,MissingSchemaAction.AddWithKey);   ds1就是合并之
torchvision.datasets.folder.ImageFolder函数
qq_37803694的博客
10-14 950
返回从所有文件夹中得到的图片的路径以及其类别，一个列表，列表中的每个元素都是一个（这里不是一个具体的函数去操作哦，而是imagefolder的成员变量。根据分的文件夹的名字来确定的类别，如['cat', 'dog']。') #这里是在dog和cat之上的dogcat_2文件夹。# cat文件夹的图片对应label 0，dog对应1。# 所有图片的路径和对应的label。给定路径后如何读取图片，默认读取为。应当按照指定的格式进行存储。按顺序为这些类别定义索引为。是一个通用的数据加载器，指定的路径下寻找图片。
Pytorch如何合并多个dataloader
Mr_wuliboy的博客
09-22 4584
将iter(dataloader)都放到一个list，遍历list。2、可以使用zip+cycle来合并两个dataloader。1、利用iter(dataloader)
C#的数据集：DataSet对象
wenchm的博客
10-17 2174
DataSet对象就像存放于内存中的一个小型数据库。它可以包含数据表、数据列、数据行、视图、约束以及关系。通常，DataSet的数据来源于数据库或者XML，为了从数据库中获取数据，需要使用数据适配器（DataAdapter）从数据库中查询数据。
（pseudo-labeling）策略
最新发布
01-20
dataset_unlabeled = datasets.ImageFolder('path_to_your_unlabelled_dataset', transform=transform_train) num_train = len(dataset_labeled) indices = list(range(num_train)) split = int(np.floor(valid...
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