Pytorch 自定義資料集

pytorch將資料集的處理過程標準化。

繼承dataset類

pytorch中提供了torch.utils.data.dataset抽象類，使用時需要繼承這個類，並重寫__len__和__geiitem__函式。

增加資料變換

pytorch提供了torchvision.transforms可以比較方便進行影象的縮放、裁剪、隨機旋轉、填充及張量的歸一化操作等，操作物件是pil的image或者tensor。可以使用transforms.compose將多個變換整合。使用的時候一般整合到dataset的繼承類中。

繼承dataloader

需要進行批量處理、隨機選取等等，所以還需要這一步。

import argparse

import os
import glob
import csv
import pil
import visdom
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import time
from torch.utils.data import dataset
from torchvision import transforms
class
mydata
(dataset)
:def
__init__
(self,root,transform=
none):
super
(mydata,self)
.__init__(
)        self.root=root
self.transform=transform
self.name2label=
# 對映
#路徑->影象資料型別
input_image=pil.image.
open
(input_image)
.convert(
'rgb'
)if self.transform:
input_image=self.transform(input_image)
return input_image,input_label
defmain()
:    parser = argparse.argumentparser(description=
'訓練引數'
)    parser.add_argument(
'--batchsize'
,type
=int
, default=20,
help
='the number of batch_size'
)    parser.add_argument(
'--epochs'
,type
=int
, default=20,
help
='the number of epochs'
)    args = parser.parse_args(
)    viz=visdom.visdom(
)#將乙個視窗類例項化
image_path = r'd:\projects\deeplearning\dataset\flower_photos\train'
tf=transforms.compose(
[                            transforms.resize(
(224
,224))
,                            transforms.totensor()]
)    sample=mydata(image_path,tf)
#sample=mydata(image_path,none)
#x,y=next(iter(sample))
#viz.image(x,win='sample_x',opts=dict(title='sample_x'))
train_loader=torch.utils.data.dataloader(sample,batch_size=args.batchsize,shuffle=
true
)#必須將大小提前調整為一樣才可以顯示
for x,y in train_loader:
viz.images(x,nrow=
5,win=
'batch'
,opts=
dict
(title=
'batch'))
viz.text(
str(y)
,win=
'label'
,opts=
dict
(title=
'haha'))
time.sleep(10)
if __name__ ==
'__main__'
:    main(
)

python -m visdom.server

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