pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍

站长资源 2024/11/25 佚名

26 1538 26

DDR爱好者之家 Design By 杰米

torchvision.datasets

Datasets 拥有以下API:

__getitem__

__len__

Datasets都是 torch.utils.data.Dataset的子类，所以，他们也可以通过torch.utils.data.DataLoader使用多线程（python的多进程）。

举例说明：

torch.utils.data.DataLoader(coco_cap, batch_size=args.batchSize, shuffle=True, num_workers=args.nThreads)

在构造函数中，不同的数据集直接的构造函数会有些许不同，但是他们共同拥有 keyword 参数。

transform：一个函数，原始图片作为输入，返回一个转换后的图片。

target_transform - 一个函数，输入为target，输出对其的转换。例子，输入的是图片标注的string，输出为word的索引。

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

既其默认你的数据集已经自觉按照要分配的类型分成了不同的文件夹，一种类型的文件夹下面只存放一种类型的图片

运行命令为：

import torchvision.datasets as dset

dset.ImageFolder(root="root folder path", [transform, target_transform])

root ：指定图片存储的路径，在下面的例子中是'./data/dogcat_2'

transform：一个函数，原始图片作为输入，返回一个转换后的图片。

target_transform - 一个函数，输入为target，输出对其的转换。例子，输入的是图片标注的string，输出为word的索引。

有以下成员变量:

self.classes - 用一个list保存类名

self.class_to_idx - 类名对应的索引

self.imgs - 保存(img-path, class) tuple的list

即后面可以通过查看返回的数据集对象来查看相应的值，下面举例说明：

图片为：

可见分成了cat和dog两类

import torchvision.datasets as dset
dataset = dset.ImageFolder('./data/dogcat_2') #没有transform，先看看取得的原始图像数据
print(dataset.classes) #根据分的文件夹的名字来确定的类别
print(dataset.class_to_idx) #按顺序为这些类别定义索引为0,1...
print(dataset.imgs) #返回从所有文件夹中得到的图片的路径以及其类别

['cat', 'dog']
{'cat': 0, 'dog': 1}
[('./data/dogcat_2/cat/cat.12484.jpg', 0), ('./data/dogcat_2/cat/cat.12485.jpg', 0), ('./data/dogcat_2/cat/cat.12486.jpg', 0), ('./data/dogcat_2/cat/cat.12487.jpg', 0), ('./data/dogcat_2/dog/dog.12496.jpg', 1), ('./data/dogcat_2/dog/dog.12497.jpg', 1), ('./data/dogcat_2/dog/dog.12498.jpg', 1), ('./data/dogcat_2/dog/dog.12499.jpg', 1)]

如果在数据下面又添加了一个类型'others'，那么访问类型的时候返回的就是：

['cat', 'dog', 'others']
{'cat': 0, 'dog': 1, 'others': 2}

查看得到的图片数据：

#从返回结果可见得到的数据仍是PIL Image对象
print(dataset[0])
print(dataset[0][0])
print(dataset[0][1]) #得到的是类别0，即cat

(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=497x500 at 0x11D99A9B0>, 0)
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=497x500 at 0x11DD24278>
0

然后定义一个对数据进行处理的transform：

#可以看出来此时得到的图片数据已经是处理过后的tensor数据了
print(dataset[0][0])
print(dataset[0][0].size()) #大小也是经过设定后的大小224
print(dataset[0][1]) #得到的是类别0，即cat

tensor([[[-0.7412, -0.7490, -0.7725, ..., 0.3176, 0.3412, 0.3725],
   [-0.7333, -0.7412, -0.7882, ..., 0.3255, 0.3647, 0.4039],
   [-0.7098, -0.7569, -0.8039, ..., 0.3255, 0.3725, 0.4039],
   ...,
   [ 0.3961, 0.3961, 0.4039, ..., 0.2627, 0.2627, 0.2549],
   [ 0.4196, 0.4039, 0.4118, ..., 0.2549, 0.2392, 0.2314],
   [ 0.4275, 0.4275, 0.4431, ..., 0.2314, 0.2314, 0.2235]],

  [[-0.7412, -0.7490, -0.7725, ..., 0.3882, 0.3725, 0.3569],
   [-0.7333, -0.7412, -0.7882, ..., 0.3961, 0.3961, 0.3882],
   [-0.7098, -0.7569, -0.8039, ..., 0.3882, 0.4039, 0.3882],
   ...,
   [ 0.0431, 0.0510, 0.0667, ..., -0.0824, -0.0824, -0.0902],
   [ 0.0510, 0.0431, 0.0588, ..., -0.0824, -0.1059, -0.1137],
   [ 0.0353, 0.0353, 0.0510, ..., -0.0902, -0.1059, -0.1216]],

  [[-0.8353, -0.8431, -0.8667, ..., 0.3255, 0.3255, 0.3255],
   [-0.8196, -0.8275, -0.8824, ..., 0.3333, 0.3490, 0.3569],
   [-0.7804, -0.8353, -0.8667, ..., 0.3333, 0.3569, 0.3569],
   ...,
   [-0.2863, -0.2784, -0.2627, ..., -0.3569, -0.3569, -0.3647],
   [-0.2549, -0.2706, -0.2549, ..., -0.3569, -0.3804, -0.3882],
   [-0.2235, -0.2471, -0.2392, ..., -0.3569, -0.3804, -0.4039]]])
torch.Size([3, 224, 224])

以上这篇pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

pytorch,torchvision,ImageFolder

DDR爱好者之家 Design By 杰米

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！

DDR爱好者之家 Design By 杰米

评论“pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍”

暂无评论...

pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍

Python argparse模块使用方法解析

浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

评论“pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍”

更新日志

友情链接