pytorch怎么样自定义datasets数据集（用于分类任务）一

张知府

于 2020-04-26 15:48:38 发布

阅读量1.5k

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangzhifu2019/article/details/105770552

本文介绍了如何在PyTorch中自定义一个用于分类任务的数据集，以VOC30数据集为例，包含图片和对应的标签文件。通过加载、预处理图像并展示数据加载器的工作效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pytorch怎么样自定义datasets数据集（用于分类任务），做个实验，如下的结构。其中voc30里面存放这三十张图片，图片名为000001.jpg到0000030.jpg
在这里插入图片描述
而作为标签文件的labels2.txt存放的是上述图片的地址和类别标签，如下

在这里插入图片描述
from torchvision import transforms, utils
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

def default_loader(path):
return Image.open(path).convert(‘RGB’)

from torchvision import transforms, utils
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

def default_loader(path):
    return Image.open(path).convert('RGB')

class MyDataset(Dataset)

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学