pytorch加载数据集----torchvision.datasets.ImageFolder

最新推荐文章于 2024-08-16 10:49:45 发布

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文章标签： pytrch imgaefolder

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42650424/article/details/103461602

本文介绍如何使用PyTorch的ImageFolder类加载已按类别分好文件夹的数据集，包括设置根目录和转换操作，展示了trainset的结构，其中第一维是图像，第二维是图像类别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pytorch加载数据集----使用ImgaeFolder

数据集的存放方式为如下所示：
默认目录
root
----dog
--------001.jpg
--------002.jpg
-------…
----cat
--------001.jpg
--------002.jpg
--------…

ImgaeFolder中默认你的数据集已经按类分好了文件夹，例如 dog文件夹里的图片都是dog，同一个文件夹下是同一类的照片

import torchvison
trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root,transfom=None)

其中：
root：是存放文件夹的根目录
transform：是否对图片进行转换操作

查看trainset

print(trainset[0][0])
print(trainset[0][1])

可以看出 trainset的第一维是图像
第二位是图像的类别，第0类也就是‘plan’

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pytorch学习笔记七：torchvision.datasets.ImageFolder使用详解

耐心的小黑的博客

04-08

4万+

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...

Pytorch深度学习------torchvision中dataset数据集的使用（CIFAR10）

LGL

07-25

1989

torchvision是pytorch的一个图形库，用来处理图像，主要用来构建计算机视觉模型。从下面的官网截图可以看到torchvision有很多模块，下面以dataset模块进行举例。torchvision中datasets包：用来进行数据加载，主要有以下几个模块CelebACIFARCityscapesCOCOCaptionsDetectionEMNISTFakeDataFlickrHMDB51ImageNetKMNISTLSUN。

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torchvision.datasets.ImageFolder用法

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06-05

1792

torchvision之ImageFolder用法当前文件夹： /root -- train/ ---- 001.jpg ---- 002.jpg ---- .... -- test/ ---- 001.jpg ---- 002.jpg ---- .... 导入当前文件夹的训练集，用下面的代码会报错 root = "./root/train" train_dataset = ImageFolder(root = root_path) 正确的路径 data/ ├── train/ | ├── cla

torchvision.datasets.ImageFolder数据加载

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02-25

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ImageFolder 一个通用的数据加载器，数据集中的数据以以下方式组织 root/dog/xxx.png root/dog/xxy.png root/dog/xxz.png root/cat/123.png root/cat/nsdf3.png root/cat/asd932_.png 　　 datasets.ImageFolder(root="r...

pytorch 实现自己的ImageFolder(可以在分类任务中加载图像对)

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12-14

560

针对pytorch中torchvision.datasets.ImageFolder函数只能加载单一图像而无法同时加载图像和mask的问题进行改进，以实现该功能。

pytorch 之 imagefloder的用法

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问题的关键在于如何确定图片和类别的对应关系 from torchvision.datasets import ImageFolder dataset = ImageFolder('F:/my_code/data/0dB/train/') 读入数据 print(dataset.imgs[2]) 此时，dataset.imgs是一个列表，里面有很多元素，选中第2个输出的是 ('F:/my_code/data/0dB/train/BFSK\\BFSK100.jpg', 0) 也就是说，imagefold

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Pytorch框架学习记录4——数据集的使用（torchvision.dataset）

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在阅读动手学深度学习-pytorch的过程中，发现softmax部分代码需要加载FashionMNIS数据集书上代码如下： mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=...

【Pytorch实用教程】pytorch中标准化图像数据集的读取处理神器：datasets.ImageFolder

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若北辰

08-16

123

`datasets.ImageFolder` 是 PyTorch 中用于处理图像数据的一个非常方便的类，尤其适合用于组织良好的图像分类任务。它可以从文件夹结构中加载图像数据，并自动分配标签。

Day3 自学Pytorch 数据集 torchvision.transforms类＆torchvision.datasets.ImageFolder类

weixin_43987546的博客

04-20

295

target_transform(可选)：对图片类别进行预处理的操作，输入为 target，输出对其的转换。如果不传该参数，即对 target 不做任何转换，返回的顺序索引 0,1, 2…is_valid_file ：检查图像文件是否有效(用于检查损坏的文件)loader(可选)：表示数据集加载方式，通常默认加载方式即可。将PIL图像或narray转换为张量并相应地缩放值。torchvision.transforms类。transform(可选)：图像预处理操作。root：数据集所在路径。

详解PyTorch预定义数据集类datasets.ImageFolder使用方法

hellozhxy的博客

10-17

3583

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。

【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

2763

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，

torchvision学习——datasets、models(加载数据、调用模型)

Chaoy6565的博客

11-25

3483

最近在学习pytorch，总结一下。pytorch包含了torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms、torchvision.utils四部分。

pytorch之ImageFolder

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参考官方文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-datasets/#imagefolder 简单使用 ImageFolder是一个很好用的数据加载器所需要的文件结构如下所示，每一类的图片都在各自类的文件夹下（狗的图片在dog文件夹下，猫的图片在cat文件夹的，而这些类的文件夹都在同一个根目录下）...

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对于pytorch，我们有现成的包装好的数据集可以使用，也可以自己创建自己的数据集，大致来说有三种方法，这其中用到的两个包是datasets和DataLoader datasets：用于将数据和标签打包成数据集 DataLoader：用于对数据集的高级处理，比如分组，打乱，处理等，在训练和测试中可以直接使用DataLoader进行处理第一种现成的打包数据集 这种比较简答，只需要现...

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torchvision.datasets.ImageFolder

08-06

### 回答1： `torchvision.datasets.ImageFolder`是PyTorch中的一个内置数据集类，用于加载存储在文件夹中的图像数据集。该类会将所有的图像按照其所在的文件夹进行分类，并将每个文件夹视为一个类别。可以通过指定`root`参数来指定图像数据集所在的文件夹的路径，同时还可以通过`transform`参数指定需要对图像进行的预处理操作，例如缩放、裁剪、旋转等。在创建`ImageFolder`对象后，可以通过调用`__getitem__`方法来获取指定索引的图像及其对应的标签。该类的使用非常方便，适合用于加载小型的图像数据集。 ### 回答2： torchvision.datasets.ImageFolder是PyTorch中一个用于加载图像数据集的类。它可用于加载带有标签的图像数据集，以便进行各种类型的图像分类任务。使用ImageFolder，我们可以指定一个包含子文件夹的根目录，每个子文件夹代表一个类别，包含该类别的图像样本。ImageFolder会自动遍历这些文件夹，并为每个样本分配一个类标签。这个类标签是基于文件夹的索引顺序，例如根目录下的第一个文件夹被分配类标签0，第二个文件夹被分配类标签1，依此类推。在使用ImageFolder加载数据集时，我们还可以选择是否在加载图像时应用一些预处理操作，如缩放、裁剪、标准化等。这些预处理操作可以在数据加载过程中被定义并应用于所有图像。这在训练深度学习模型时非常有用，可以提高数据效率和数据质量。使用ImageFolder加载数据集后，我们可以通过迭代器方式访问每个图像样本及其对应的类标签。可以使用这些样本和类标签来进行模型训练、验证和测试。此外，可以与PyTorch中的其他数据加载工具（如DataLoader）结合使用，以实现数据的批处理、并行加载等功能。总之，torchvision.datasets.ImageFolder是一个功能强大的类，可以简化图像分类任务中数据集的加载和处理过程。它提供了灵活且易于使用的接口，使得加载图像数据集变得更加方便快捷。 ### 回答3： torchvision.datasets.ImageFolder是PyTorch中的一个数据加载工具，用于从文件夹加载图像数据集。 ImageFolder类需要指定一个包含图像数据的文件夹路径作为输入。该文件夹路径下应该有多个子文件夹，每个子文件夹代表一个类别，其中包含属于该类别的图像。 ImageFolder类可以通过以下几个重要的参数来进行配置。首先，可以通过transform参数传入一个数据转换函数，用于对图像进行预处理操作，如缩放、裁剪、归一化等。其次，可以通过target_transform参数传入一个目标转换函数，用于对目标进行预处理操作。例如，可以将类别标签从类别名称转换为数字编码。除此之外，还可以通过loader参数指定图像加载函数，默认为PIL加载图像。使用ImageFolder加载数据集非常简单。首先，需要导入torchvision.datasets模块。然后，使用ImageFolder类实例化一个数据加载器对象，传入数据集文件夹路径和其他可选参数。接下来，可以使用数据加载器对象的属性和方法来访问和操作数据集。例如，可以使用属性classes获取所有类别的名称，使用属性class_to_idx获取类别到索引的映射关系，使用len函数获取数据集的大小，使用getitem方法获取具体的样本数据。总的来说，torchvision.datasets.ImageFolder是一个方便实用的工具，可以帮助我们加载和操作图像数据集。它可以与其他PyTorch中的数据加载工具（如DataLoader）配合使用，为模型训练和评估提供了便利。