六、Dataset类实战

最新推荐文章于 2024-09-09 20:55:48 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-09 20:55:48 发布 · 697 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #深度学习 #opencv

这段代码展示了如何使用PyTorch的Dataset类从本地文件系统加载图像数据集。首先导入了必要的库，包括torch.utils.data.Dataset、os和PIL.Image。定义了一个名为Mydata的自定义Dataset子类，它接受图像目录和标签目录作为输入。在__init__方法中，保存了目录信息并获取了所有图像文件名。__getitem__方法根据索引返回图像和对应的标签。最后，通过实例化Mydata类创建了蚂蚁和蜜蜂数据集，并将它们合并，然后显示了第124个样本的图像。

用Dataset类读取图片：

数据集地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1R5mBwBo-AGydrwZX0EDbCA 提取码：tkrp

from torch.utils.data import Dataset        #加载Dataset类，在torch工具箱内，常用的工具区utils,其中关于数据的data区中导入
import os                                   #打开文件夹。获取所有图片的地址，python中关于系统的一个库
from PIL import Image                       #读取图片。或者用opencv,写为import cv2
class Mydata(Dataset):                      #继承Dataset类
    def __init__(self,root_dir,lable_dir):  #类的实例化，主函数创建实例对象时，自动调用该函数，主要作为外部信息传入类中私有方法的接口
        self.root_dir=root_dir              #图片的目录地址。函数中的变量不能赋值给另一个函数，但self可以
        self.lable_dir=lable_dir            #图片的标签信息
        self.img_name=os.listdir(self.root_dir)#os打开目录，listdir函数返回目录下文件（夹）的名称列表
    def __getitem__(self, idx):             #实例化__getitem__方法，idx代表索引。实力对象通过：对象[idx]，python会自动调用该函数
        img_name=self.img_name[idx]         #列表中索引为idx的值（文件名称，此处值图片名称）赋给img_name
        img_path=os.path.join(self.root_dir,img_name)#具体的图片路径，用os.path.join

最低0.47元/天解锁文章