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

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。

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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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